OpenCV：如何去除票据上的印章

article/2025/6/23 20:36:32

最近在做票据识别的编码工作时遇到一些问题，就是票据上往往会有一些红色印章把一些重要信息区域给覆盖了，比如一些开发票人员盖印章时比较随意，容易吧一些关键区域给遮蔽了，这让接下来的票据识别很困难，因此，我们必须先对票据图像进行一定的预处理来移除印章干扰，再进行字符识别，这样子识别准确率才有保证。

我们从简单例子说起，比如我们有以下一张票据，上面盖有红色印章，虽然该印章没有遮挡关键信息，但是我们还是打算将其移除，那该怎么办？首先想到的肯定移除红色像素点的方法，这种方法需要查到红色的颜色范围，然后遍历全图像素点，在范围内的像素点就将它设置为白色。这种方法用起来其实不太好，毕竟这个“红色范围”的设定还是蛮困难的一件事。那现在我说一下我的方法，用几行代码移除红色印章。

原图

灰度化

二值化

做票据识别一般都要将票据转化为二值图像，我们从上面的二值图像可以看出，票据上还是存在大块的印章痕迹，我们此刻的任务就是，将它从票据中移除！

其实实现的方法非常简单，关键就是分离颜色通道 + 阈值分割。步骤如下：

对彩色图分离通道，拿到红色通道图
进行阈值分割

先看一下用split函数分离出来的三通道图像

红色通道

绿色通道

蓝色通道

从上面各通道的图像看出，每个通道的图像是略有不同，不同的地方就在于对不同颜色的敏感度不同。看一下红色通道的图，我们发现原图中的红色基本不见了！总结一下就是，原图中颜色越接近红色的地方在红色通道越接近白色。在纯红的地方在红色通道会出现纯白。绿色、蓝色也是同样的道理。

但是仔细观察一下票据图像中还是有一些印章痕迹，这时再使用一下阈值分割技术就可以移除一些印章痕迹了。

上面就是阈值分割后的图，可以看出，该二值图像已经完全看不出有印章的痕迹了，这时我们可以说比较好地移除了印章干扰。

代码

#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"using namespace cv;int main()
{Mat src = imread("100.bmp");//resize(src, src, Size(700, 500));Mat gray;cvtColor(src, gray, CV_RGB2GRAY);if (src.empty()){printf("fail to open image!\n");return -1;}// 全局二值化int th = 180; //阈值要根据实际情况调整Mat binary;threshold(gray, binary, th, 255, CV_THRESH_BINARY);vector<Mat> channels;split(src, channels);Mat red = channels[2];Mat blue = channels[0];Mat green = channels[1];Mat red_binary;threshold(red, red_binary, th, 255, CV_THRESH_BINARY);imshow("src", src);imshow("gray", gray);imshow("binary", binary);imshow("red channel", red);imshow("blue channel", blue);imshow("green channel", green);imshow("red+binary", red_binary);waitKey();return 0;
}

python版本

import cv2image = cv2.imread("9.png",cv2.IMREAD_COLOR)
red_channel = image[:,:,2]
green_channel = image[:,:,1]
blue_channel = image[:,:,0]#或者使用cv2自带的函数,但是耗时比较多
#channels = cv2.split(image)gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_,binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)ret,red_binary = cv2.threshold(red_channel,160,255,cv2.THRESH_BINARY)#合并各个通道的函数
merge = cv2.merge([blue_channel,green_channel,red_channel])cv2.imshow("red_binary",red_binary)
cv2.imshow("red_channel",red_channel)
cv2.imshow("binary",binary)
cv2.waitKey(0)

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