如何使用OpenCV修改代码仅去除图像边缘文字、不删除中心内容

原代码问题说明 #

• 未限制识别区域与图像边缘的距离，中心文字在图像旋转后可能触碰边界，被误判为边缘文字触发裁剪
• 未过滤无效小轮廓，噪声点容易干扰裁剪逻辑
• 单次裁剪未取所有符合条件边缘区域的最小裁剪值，容易出现裁剪错误

核心修改思路 #

新增边缘范围阈值参数，仅处理距离图像对应边缘*小于阈值（可自行调整，默认50像素）*的文字区域，完全过滤中心区域的文字轮廓，同时优化裁剪逻辑，避免误删中心内容。

修改后完整代码 #

import cv2
import glob
import os
import numpy as np

def crop_edge_text(img, margin_threshold=50):
    """
    仅去除图像底部边缘的文字
    margin_threshold：仅处理距离底部小于该值的文字区域，避免误删中心内容
    """
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

    # 水平膨胀识别横向文字区域
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 1))
    dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)

    cnts = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
    res_img = img.copy()
    # 记录所有符合条件的边缘文字的上边界y值，取最小的作为裁剪边界
    crop_y = img.shape[0]

    for c in cnts:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
        y2 = y + h
        # 两个判断条件：1. 轮廓触碰底部 2. 轮廓上边缘距离底部小于阈值，属于边缘区域
        if y2 >= img.shape[0] and (img.shape[0] - y) < margin_threshold:
            # 过滤宽度过小的噪声轮廓
            if w > 50:
                crop_y = min(crop_y, y)
    
    # 只有当存在符合条件的边缘文字时才裁剪
    if crop_y < img.shape[0]:
        res_img = res_img[0:crop_y-1, :].copy()
    return res_img

def remove_edge_text(image_path, outdir, margin_threshold=50):
    image = cv2.imread(image_path)
    # 四边依次裁剪，每次都传入边缘阈值
    img1 = crop_edge_text(image, margin_threshold)
    img2 = crop_edge_text(np.rot90(img1), margin_threshold)
    img3 = crop_edge_text(np.rot90(img2), margin_threshold)
    img4 = crop_edge_text(np.rot90(img3), margin_threshold)

    output_img = np.rot90(img4)
    cv2.imwrite(os.path.join(outdir, os.path.basename(image_path)), output_img)

# 测试调用，可根据自身图像边缘文字的范围调整margin_threshold的数值
if __name__ == '__main__':
    input_dir = r'/content/Dataset/*'
    output_dir = r'/content/output'
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    for jpgfile in glob.glob(input_dir):
        print(jpgfile)
        remove_edge_text(jpgfile, output_dir, margin_threshold=50)

效果验证 #

输入示例：

输出示例：

参数调整说明 #

如果边缘文字范围较大，可适当调大margin_threshold参数；如果仍然有误裁情况，可适当调小该参数，也可同步调整轮廓宽度过滤阈值w > 50的数值适配你的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hamad Younis