详解用Python将文本图像转换为手写文本图像

2023年3月25日下午3:52 • python-answer

下面是用Python将文本图像转换为手写文本图像的完整攻略：

1. 安装必要的库

首先需要安装必要的库，其中包括Pillow库（用于图像处理），Numpy库（用于数学计算），OpenCV库（用于图像处理和机器学习）。可以通过以下命令安装：

pip install Pillow numpy opencv-python

2. 加载文本图像

使用Pillow库中的Image模块，可以轻松地读取和加载文本图像。例如，下面的代码将加载名为“text.jpg”的文本图像：

from PIL import Image

img = Image.open("text.jpg")

3. 增加手写元素

使用Pillow库中的ImageDraw模块，可以在图像上添加手写元素，例如随机的曲线和直线。以下是示例代码：

from PIL import Image, ImageDraw
import random

img = Image.open("text.jpg")
draw = ImageDraw.Draw(img)

width, height = img.size
segment_size = width // 20

for i in range(10):
    x = random.randint(0, width)
    y = random.randint(0, height)
    start = (x, y)
    end = (x + segment_size, y + segment_size)
    draw.line([start, end], fill=0, width=random.randint(1, 5))

for i in range(10):
    x = random.randint(0, width)
    y = random.randint(0, height)
    start = (x, y)
    end = (x + segment_size, y - segment_size)
    draw.line([start, end], fill=0, width=random.randint(1, 5))

del draw
img.show()

这段代码将在图像中添加10条随机直线和10条随机曲线。最后一行代码将显示生成的图像。

4. 去噪和二值化

使用OpenCV库中的函数可以对图像进行去噪和二值化，此步骤可以让字符更清晰，便于后续处理。以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('text.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 大津算法自动计算二值化阈值
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 开运算去噪
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 显示处理过的图像
cv2.imshow('Binary Image', binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将使用大津算法自动计算二值化阈值，然后进行开运算去噪，最后显示处理过的图像。

5. 添加手写元素并保存结果

最后一步是将生成的手写元素添加到图像上，并将结果保存为新的图像文件。以下是示例代码：

from PIL import ImageDraw

# 创建Image对象
img_pil = Image.fromarray(binary)

# 创建ImageDraw对象
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)

# 添加手写元素
# 这里的代码略去，可以根据需要添加不同样式的手写元素

# 保存结果
img_result = np.array(img_pil)
cv2.imwrite("result.jpg", img_result)

这段代码将使用Pillow库中的Image模块将二值化后的图像转换为Pillow中的Image对象，然后使用ImageDraw模块添加手写元素，最后将结果转换回OpenCV中的图像格式，并保存为新的图像文件。

示例

以下是一个完整的示例：

from PIL import Image, ImageDraw
import random
import cv2
import numpy as np

# 加载文本图像
img = Image.open("text.jpg")

# 添加随机直线和曲线
draw = ImageDraw.Draw(img)
width, height = img.size
segment_size = width // 20
for i in range(10):
    x = random.randint(0, width)
    y = random.randint(0, height)
    start = (x, y)
    end = (x + segment_size, y + segment_size)
    draw.line([start, end], fill=0, width=random.randint(1, 5))
for i in range(10):
    x = random.randint(0, width)
    y = random.randint(0, height)
    start = (x, y)
    end = (x + segment_size, y - segment_size)
    draw.line([start, end], fill=0, width=random.randint(1, 5))

# 将图像转为OpenCV格式并进行去噪和二值化
img_cv = np.array(img)
gray = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 添加手写元素并保存结果
img_pil = Image.fromarray(binary)
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
# 这里的代码略去，可以根据需要添加不同样式的手写元素
img_result = np.array(img_pil)
cv2.imwrite("result.jpg", img_result)

运行此代码将生成如下的两个图像：

原始文本图像：

text