emgu 图像处理-版型居中

需求：扫描的文本图像由于人为因素，使用不能实现文本居中（内用区域靠边），影像图像美观；

解决思路：识别出本文区域，重新绘制到原图中心即可。

实现方案如下：

实现文本图像版型居中分六步：

第一：CvInvoke.CvtColor图像灰度化；

第二：CvInvoke.Threshold图像二值化；

第三：CvInvoke.FindContours边缘检测；

第四：遍历检测结果，使用CvInvoke.BoundingRectangle获取所有矩形区域；

第五：遍历所有得到的矩形区域确定文字区域；

第六：根据文字区域计算位置，根据新位置重新绘制图像。

private void button6_Click(object sender, EventArgs e){//Dim imgCanny As Image(Of Gray, Byte) = New Image(Of Gray, Byte)(img.Width, img.Height, bkGrayWhite)Bitmap graybtm;Bitmap bitmap =new Bitmap(pictureBox2.Image);List<Rectangle> rects;Rectangle rect;Point a =  new Point(0, 0);Point b = new Point(0, 0);imageBox1.Image = FindBundingBox(bitmap, out graybtm, out rects);//Image<Bgr, Byte> imageResult = pictureBox2.Image.CopyBlank();Image<Bgr, byte> imageResult = new Image<Bgr, byte>(graybtm);int i = 0;foreach (Rectangle triangle in rects){if (i == 0){a.X = triangle.X;a.Y = triangle.Y;}i++;a.X = Math.Min(a.X, triangle.X);a.Y = Math.Min(a.Y, triangle.Y);b.X = Math.Max(b.X, triangle.X + triangle.Width);b.Y = Math.Max(b.Y, triangle.Y + triangle.Height);}rect = new Rectangle(a.X,a.Y, b.X-a.X,b.Y-a.Y);Pen mypen = new Pen(Color.Black, 1);//设置画笔的颜色及宽度//imageResult.Draw(rect, new Bgr(Color.LightSteelBlue), 2);Bitmap imageResult_s = new Bitmap(pictureBox2.Image);Graphics g = Graphics.FromImage(imageResult_s);g.Clear(Color.White);g.DrawImage(pictureBox2.Image, new Rectangle(pictureBox2.Image.Width / 2 - rect.Width / 2, rect.Y, rect.Width, rect.Height), rect, GraphicsUnit.Pixel);g.DrawRectangle(new Pen(Color.Red, 2), rect);g.Dispose(); //ppp();pictureBox2.Image = imageResult_s;}

获取区域：

private Bitmap FindBundingBox(Bitmap bitmap, out Bitmap graybtm, out List<Rectangle> rects){Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>(bitmap);Image<Gray, byte> gray = new Image<Gray, byte>(img.Width, img.Height);Image<Bgr, byte> resuImage = new Image<Bgr, byte>(img.Width, img.Height);Image<Gray, byte> dnc = new Image<Gray, byte>(img.Width, img.Height);CvInvoke.CvtColor(img, gray, ColorConversion.Bgra2Gray);//灰度化//做一下膨胀，x与y方向都做，但系数不同var kernal = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Rectangle, new Size(4, 4), new Point(1, 1));CvInvoke.Erode(gray, gray, kernal, new Point(0, 2), 1, BorderType.Default, new MCvScalar());//CvInvoke.Canny(gray, gray, 100, 60);CvInvoke.Threshold(gray, gray, 100, 255, ThresholdType.BinaryInv | ThresholdType.Otsu);//二值化//检测连通域，每一个连通域以一系列的点表示，FindContours方法只能得到第一个域graybtm = gray.ToBitmap();VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint();CvInvoke.FindContours(gray, contours, dnc, RetrType.Ccomp, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);var color = new MCvScalar(0, 0, 255);Console.WriteLine(contours.Size);rects = new List<Rectangle>();//开始遍历for (int i = 0; i < contours.Size; i++){//得到这个连通区域的外接矩形var rect = CvInvoke.BoundingRectangle(contours[i]);//如果高度不足，或者长宽比太小，认为是无效数据，否则把矩形画到原图上if (rect.Height > 2 && rect.Width > 2){rects.Add(rect);CvInvoke.DrawContours(resuImage, contours, i, color);}}return img.ConcateVertical(resuImage).ToBitmap();}

参考：http://www.cnblogs.com/daxiongblog/p/5776636.html

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