qq_40206924的博客

5）使用OpenCV的morphologyEX函数在保留轮廓的情况下突出4）中结果的边缘。2）使用OpenCV的canny函数进行边缘检测；3）使用OpenCV的MSER检测文字区域；4）将2）和3）结果的交集认为是文字区域；1）将原图转为灰度图；

5. 第五篇为可执行程序，能运行。1. 第一篇代码。4. 第四篇代码能运行。

基于傅里叶文档恢复的鲁棒文档去锐化与识别1. 由于这篇论文没有给代码，所以在上查找相关的论文。

基于顶点矫正的思路对于原始图片的边界有较高的要求（完整且清晰）。上面测试的两张图片在有边界（虽然边界不完美）的情况下不能矫正图片，并且还要考虑以下类型图片，可能要改变一下思路。

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二进制文件1）FF DB 开头为 DQT 字段，00 43 是段长度，00 是 QT 信息（高 4 为是 QT 精度，低 4 位是 QT 号），剩下的是 QT 量化表。JPEG 一般有两个 DQT 数据，一个实亮度，一个是色度。2）FF C0 开头是 SOF0 图像基本信息，00 11 是段长，08 是样本精度，0C 00 是图片高度，0C 00 是图片宽度，03 是组件数，表示为彩色图（灰度图是 1 ）。

基本步骤：1）变为灰度图；2）Canny边缘检测：Canny算法的基本思想是寻找一张图片中灰度强度变化最强（梯度方向）的位置；3）使用 OpenCV 的 findcontours() 提取轮廓（一个轮廓对应一组点集）；4）根据轮廓求最小外包四边形（一个四边形对应四个点坐标）；5）筛选得到的四边形（面积最大、各角接近90°等），存储四个顶点坐标；6）根据顶点变换得到矫正后的图片。