应用Otsu的阈值进行文本提取后的粗边文本

问题描述：

我想通过使用Otsu的阈值机制从背景中分离文本。尽管该算法将文本与背景分离，但由此产生的文本具有粗糙的边缘，这反过来降低了文本识别的准确性。应用Otsu的阈值进行文本提取后的粗边文本

输入图像和应用门槛后的输出图像给出如下：

我能做些什么只删除背景？我想保留文字，因为它的原始图像边缘清晰，没有中断或变薄。

请仔细阅读[问] ...“任何人可以帮助吗？”这不是一个很好的问题。你想知道什么？输出正是你期望从大津应用期望。二值图像总是看起来有点粗糙，你没有任何梯度边缘过渡了...... – Piglet

你可以尝试像Niblack门槛，门槛Sauvola甚至枫的方法的局部区域的阈值技术。他们专注于基于区域的阈值 –

在尝试上述步骤之前，您还可以尝试局部直方图均衡 –

答

使用本地阈值操作而不是像Otsu这样的全局阈值操作可以获得更好的结果。

但你不应该期待太多。平滑的边缘是在场景和背景之间进行渐变过渡的结果。您将最有可能，你会考虑前景和其他你会考虑背景相同的字符...

如果你想要更好的效果，你应该提高你的输入图像的质量相同值的像素。