文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节，文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来，以便于进行后面的文字识别，只有找到了文本所在区域，才能对其内容进行识别。

文字检测的场景主要分为两种，一种是简单场景，另一种是复杂场景。其中，简单场景的文字检测较为简单，例如像书本扫描、屏幕截图、或者清晰度高、规整的照片等；而复杂场景，主要是指自然场景，情况比较复杂，例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备上的说明、商标等等，存在着背景复杂、光线忽明忽暗、角度倾斜、扭曲变形、清晰度不足等各种情况，文字检测的难度更大。如下图：

本文将介绍简单场景、复杂场景中常用的文字检测方法，包括形态学操作、MSER+NMS、CTPN、SegLink、EAST等方法，并主要以ICDAR场景文字图片数据集介绍如何使用这些方法，如下图：

1、简单场景：形态学操作法

通过利用计算机视觉中的图像形态学操作，包括膨胀、腐蚀基本操作，即可实现简单场景的文字检测，例如检测屏幕截图中的文字区域位置，如下图：

其中，“膨胀”就是对图像中的高亮部分进行扩张，让白色区域变多；“腐蚀”就是图像中的高亮部分被蚕食，让黑色区域变多。通过膨胀、腐蚀的一系列操作，可将文字区域的轮廓突出，并消除掉一些边框线条，再通过查找轮廓的方法计算出文字区域的位置出来。主要的步骤如下：

• 读取图片，并转为灰度图
• 图片二值化，或先降噪后再二值化，以便简化处理
• 膨胀、腐蚀操作，突出轮廓、消除边框线条
• 查找轮廓，去除不符合文字特点的边框
• 返回文字检测的边框结果

通过OpenCV，便能轻松实现以上过程，核心代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
imagePath = '/data/download/test1.jpg'
img = cv2.imread(imagePath)

# 转化成灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 利用Sobel边缘检测生成二值图
sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)

# 膨胀、腐蚀
element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 9))
element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (24, 6))

# 膨胀一次，让轮廓突出
dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)

# 腐蚀一次，去掉细节
erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1)

# 再次膨胀，让轮廓明显一些
dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=2)

#  查找轮廓和筛选文字区域
region = []
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(contours)):
    cnt = contours[i]

    # 计算轮廓面积，并筛选掉面积小的
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if (area < 1000):
        continue

    # 找到最小的矩形
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    print ("rect is: ")
    print (rect)

    # box是四个点的坐标
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)

    # 计算高和宽
    height = abs(box[0][1] - box[2][1])
    width = abs(box[0][0] - box[2][0])

    # 根据文字特征，筛选那些太细的矩形，留下扁的
    if (height > width * 1.3):
        continue

    region.append(box)

# 绘制轮廓
for box in region:
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该图像处理过程如下图所示：

可以看到最终成功将图像中的文字区域检测出来了。

这种方法的特点是计算简单、处理起来非常快，但在文字检测中的应用场景非常有限，例如如果图片是拍照的，光线有明有暗或者角度有倾斜、纸张变形等，则该方法需要不断重新调整才能检测，而且效果也不会很好，如下图。例如上面介绍的代码是针对白底黑字的检测，如果是深色底白色字则需要重新调整代码，如果有需要，可再私信我交流。

 

2、简单场景：MSER+NMS检测法

MSER（Maximally Stable Extremal Regions，最大稳定极值区域）是一个较为流行的文字检测传统方法（相对于基于深度学习的AI文字检测而言），在传统OCR中应用较广，在某些场景下，又快又准。

MSER算法是在2002提出来的，主要是基于分水岭的思想进行检测。分水岭算法思想来源于地形学，将图像当作自然地貌，图像中每一个像素的灰度值表示该点的海拔高度，每一个局部极小值及区域称为集水盆地，两个集水盆地之间的边界则为分水岭，如下图：

MSER的处理过程是这样的，对一幅灰度图像取不同的阈值进行二值化处理，阈值从0至255递增，这个递增的过程就好比是一片土地上的水面不断上升，随着水位的不断上升，一些较低的区域就会逐渐被淹没，从天空鸟瞰，大地变为陆地、水域两部分，并且水域部分在不断扩大。在这个“漫水”的过程中，图像中的某些连通区域变化很小，甚至没有变化，则该区域就被称为最大稳定极值区域。在一幅有文字的图像上，文字区域由于颜色（灰度值）是一致的，因此在水平面（阈值）持续增长的过程中，一开始不会被“淹没”，直到阈值增加到文字本身的灰度值时才会被“淹没”。该算法可以用来粗略地定位出图像中的文字区域位置。

听起来这个处理过程似乎非常复杂，好在OpenCV中已内置了MSER的算法，可以直接调用，大大简化了处理过程。

检测效果如下图：

检测后的结果是存在各种不规则的检测框形状，通过对这些框的坐标作重新处理，变成一个个的矩形框。如下图：

核心代码如下：

# 读取图片
imagePath = '/data/download/test2.jpg'
img = cv2.imread(imagePath)

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
vis = img.copy()
orig = img.copy()

# 调用 MSER 算法
mser = cv2.MSER_create()
regions, _ = mser.detectRegions(gray)  # 获取文本区域
hulls = [cv2.convexHull(p.reshape(-1, 1, 2)) for p in regions]  # 绘制文本区域
cv2.polylines(img, hulls, 1, (0, 255, 0))
cv2.imshow('img', img)

# 将不规则检测框处理成矩形框
keep = []
for c in hulls:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    keep.append([x, y, x + w, y + h])
    cv2.rectangle(vis, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 0), 1)
cv2.imshow("hulls", vis)

从上图可以看出，检测框有很多是重叠的，大框里面有小框，框与框之间有交叉，有些框只是圈出了汉字的偏旁或者某些笔划，而我们期望是能圈出文字的外边框，这样便于后续的文字识别。为了处理这些很多重叠的大小框，一般会采用NMS方法（Non Maximu