主題: 圖片處理

聲明:下面這些圖片僅供學習使用

0.png

1.剪切圖片

根據矩形特征剪切圖片

// @property (nonatomic , strong) CIImage *img;

//@property (nonatomic , strong) CIRectangleFeature *feature;

_img = [_img imageByCroppingToRect:_feature.bounds];

1.png

2.圖形矯正

根據特征修正圖片 , 這一步很重要 , 是否做這一步直接影響識別精度

NSDictionary *para = @{

@"inputTopLeft": [CIVector vectorWithCGPoint:_feature.topLeft],

@"inputTopRight": [CIVector vectorWithCGPoint:_feature.topRight],

@"inputBottomLeft": [CIVector vectorWithCGPoint:_feature.bottomLeft],

@"inputBottomRight": [CIVector vectorWithCGPoint:_feature.bottomRight]

};

_img = [_img imageByApplyingFilter:@"CIPerspectiveCorrection" withInputParameters:para];

2.png

3. 灰度處理

主要用來做文字識別所以直接去掉色彩信息

CIColor *filterInputcolor = [CIColor colorWithRed:0.75 green:0.75 blue:0.75];

//只有在主動設置的時候才丟棄顏色信息

//CIColorMonochrome 單色濾鏡

_img = [_img imageByApplyingFilter:@"CIColorMonochrome" withInputParameters:@{kCIInputColorKey : filterInputcolor}];

3.png

4.提升亮度

會損失一部分背景紋理 飽和度不能太高

NSDictionary *para = @{

kCIInputSaturationKey : @(0.35), //飽和度

kCIInputBrightnessKey : @(0.2), //亮度

kCIInputContrastKey : @(1.1) //對比度

};

//CIColorControls 調整飽和度、亮度和對比度值

_img = [_img imageByApplyingFilter:@"CIColorControls" withInputParameters:para];

4.png

5. 曝光調節

_img = [_img imageByApplyingFilter:@"CIExposureAdjust" withInputParameters:@{kCIInputEVKey : @(0.65)}];

5.png

6.高斯模糊

查資料的時候都推薦這個,不過看不懂有什么用

_img = [_img imageByApplyingGaussianBlurWithSigma:0.4];

6.png

7.增強文字輪廓(描邊)

NSDictionary* para = @{

kCIInputRadiusKey : @(2.5), //獲取或設置要檢測的最小要素的半徑。

kCIInputIntensityKey : @(0.5), //獲取或設置增強對比度的強度

};

_img = [_img imageByApplyingFilter:@"CIUnsharpMask" withInputParameters:para];

7.png

8.調低亮度,增加對比度

使圖片字體更黑

NSDictionary *para = @{

kCIInputSaturationKey : @(0.35), //飽和度

kCIInputBrightnessKey : @(-0.7), //亮度

kCIInputContrastKey : @(1.9) //對比度

};

//CIColorControls 調整飽和度、亮度和對比度值

_img = [_img imageByApplyingFilter:@"CIColorControls" withInputParameters:para];

9.png

9.增加曝光

使上一步調黑的背景變白

_img = [_img imageByApplyingFilter:@"CIExposureAdjust" withInputParameters:@{kCIInputEVKey : @(0.65)}];

10.png

至此圖片的處理已經完成,剩下的就交給識別模塊了

文字位置檢測 , 裁剪 (文字位置檢測與裁剪實現后,與不裁剪對比,明顯不裁剪效果更好,所以把名片作為一個整體來識別了)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的android 名片识别 简书,iOS 自己实现 名片识别 三 图片处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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