モジュールをインストールする

次のモジュールが必要です。最初にインストールしてください。

pip install numpy 
pip install opencv-python==4.5.5.64
pip install opencv-python install "opencv-python-headless<4.3"

1. 画像内にテーブルがあるかどうかを確認します

このサンプルコードは、エッジ検出とハフ変換を利用して画像内の直線を抽出し、直線の数に応じてテーブルの有無を判定します。これは単なる例であり、具体的な判断方法やアルゴリズムは状況に応じて調整、最適化する必要があります。

import numpy as np
import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread(r'E:\test1.png') # 注意路径中不能有中文

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 进行霍夫变换，提取直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 统计直线数量，判断是否有表格
if len(lines) > 10:
    print('图片中有表格')
else:
    print('图片中没有表格')

2.写真内の直線を抽出する

サンプルコードでは、Canny エッジ検出と Hough 変換を使用して画像内の直線を抽出し、関数 cv2.line を使用して直線を描画します。より良い結果を得るために、ニーズに応じてエッジ検出とハフ変換のパラメータを調整できます。また、サンプルコードでは直線を描画するだけですが、テーブルの境界線の座標と位置を特定する必要がある場合は、ハフ変換の出力結果を使用してさらなる処理を行うことができます。

import numpy as np
import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread(r'E:\test1.png') # 注意路径中不能有中文

# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 进行霍夫变换，提取直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 绘制直线
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图片
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

実行結果は次のとおりです:
ここに画像の説明を挿入
上記は、このエラーレポートの原因に対する解決策です。解決できるかどうかについて話し合うために、コメントエリアにメッセージを残していただければ幸いです。役に立った場合は、「いいね」と記事の収集をお願いします。サポートしていただきありがとうございます。ブロガーには、遭遇した問題を記録し続ける動機があります。！！！

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Python Opencv 画像認識テーブル：境界線検出

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2.写真内の直線を抽出する

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