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处理黑色手写字迹的擦除方法

当试卷上的手写字迹是黑色的，与印刷文字颜色相同时，简单的颜色分割方法就不再适用了。这种情况下，我们需要采用更复杂的技术来区分和擦除手写字迹。以下是几种可行的方法：

1. 基于深度学习的图像修复

这是目前处理黑色手写字迹最有效的方法之一：

import cv2
import numpy as np
import torch
from lama_cleaner.model_manager import ModelManager
from lama_cleaner.schema import Config

def remove_black_handwriting_with_lama(image_path, mask_path, output_path):
    """
    使用LaMa深度学习模型擦除黑色手写字迹

    参数:
        image_path: 原始图像路径
        mask_path: 手写字迹掩码路径（需手动或半自动创建）
        output_path: 输出图像路径
    """
    # 读取图像和掩码
    img = cv2.imread(image_path)
    mask = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 初始化LaMa模型
    model = ModelManager(name="lama", device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # 设置配置
    config = Config(
        ldm_steps=25,
        ldm_sampler="plms",
        hd_strategy="Original",
        hd_strategy_crop_margin=32,
        hd_strategy_crop_trigger_size=2000,
        hd_strategy_resize_limit=2048,
    )

    # 执行修复
    result = model(img, mask, config)

    # 保存结果
    cv2.imwrite(output_path, result)
    print("处理完成，结果已保存到", output_path)

2. 结合OCR的半自动方法

这种方法尝试保护印刷文字，只修复其他区域：

import cv2
import numpy as np
import pytesseract
from PIL import Image

def remove_handwriting_with_ocr(image_path, output_path):
    """
    使用OCR识别印刷文字，然后尝试擦除非印刷文字区域
    """
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 二值化处理
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 使用OCR识别印刷文字区域
    # 注意：需要安装Tesseract OCR并设置路径
    pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'  # Windows路径示例

    # 获取OCR识别结果（包含边界框信息）
    ocr_results = pytesseract.image_to_data(Image.fromarray(gray), output_type=pytesseract.Output.DICT)

    # 创建掩码，初始全为255（白色）
    mask = np.ones_like(gray) * 255

    # 在掩码上标记OCR识别的文字区域为0（黑色）
    for i in range(len(ocr_results['text'])):
        # 只处理置信度高且非空的文本
        if int(ocr_results['conf'][i]) > 60 and ocr_results['text'][i].strip() != '':
            x = ocr_results['left'][i]
            y = ocr_results['top'][i]
            w = ocr_results['width'][i]
            h = ocr_results['height'][i]

            # 在掩码上将印刷文字区域标记为黑色（保护区域）
            cv2.rectangle(mask, (x, y), (x + w, y + h), 0, -1)

    # 对二值化图像进行形态学操作，提取可能的手写区域
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    dilated = cv2.dilate(binary, kernel, iterations=2)

    # 只保留非印刷文字区域的二值化结果（可能的手写区域）
    handwriting_mask = cv2.bitwise_and(dilated, dilated, mask=mask)

    # 进行图像修复
    result = cv2.inpaint(img, handwriting_mask, 5, cv2.INPAINT_TELEA)

    # 保存结果
    cv2.imwrite(output_path, result)
    print("处理完成，结果已保存到", output_path)

3. 交互式手动标记工具

当自动方法效果不佳时，可以使用交互式工具手动标记字迹区域：

import cv2
import numpy as np

def interactive_handwriting_removal():
    """
    交互式手动标记手写字迹并擦除
    使用方法：
    - 鼠标左键拖动标记手写字迹
    - 按'c'清除所有标记
    - 按'r'执行修复
    - 按's'保存结果
    - 按'q'退出
    """
    # 全局变量
    drawing = False
    ix, iy = -1, -1

    # 鼠标回调函数
    def draw_mask(event, x, y, flags, param):
        nonlocal drawing, ix, iy

        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
            drawing = True
            ix, iy = x, y

        elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
            if drawing:
                cv2.line(mask, (ix, iy), (x, y), 255, 5)
                cv2.line(img_display, (ix, iy), (x, y), (0, 0, 255), 5)
                ix, iy = x, y

        elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
            drawing = False
            cv2.line(mask, (ix, iy), (x, y), 255, 5)
            cv2.line(img_display, (ix, iy), (x, y), (0, 0, 255), 5)

    # 读取图像
    img_path = input("请输入图像路径: ")
    img = cv2.imread(img_path)
    if img is None:
        print("无法读取图像")
        return

    # 创建显示图像和掩码
    img_display = img.copy()
    mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)

    # 创建窗口并设置鼠标回调
    cv2.namedWindow('image')
    cv2.setMouseCallback('image', draw_mask)

    # 主循环
    while True:
        cv2.imshow('image', img_display)
        k = cv2.waitKey(1) & 0xFF

        if k == ord('c'):  # 清除所有标记
            mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
            img_display = img.copy()

        elif k == ord('r'):  # 执行修复
            result = cv2.inpaint(img, mask, 5, cv2.INPAINT_TELEA)
            cv2.imshow('result', result)

        elif k == ord('s'):  # 保存结果
            if 'result' in locals():
                output_path = input("请输入保存路径: ")
                cv2.imwrite(output_path, result)
                print("结果已保存")
            else:
                print("请先执行修复")

        elif k == ord('q'):  # 退出
            break

    cv2.destroyAllWindows()

4. 基于笔迹特征的区分方法

这种方法尝试利用手写字迹和印刷体在形态特征上的差异：

import cv2
import numpy as np

def remove_handwriting_by_features(image_path, output_path):
    """
    尝试通过笔迹特征区分手写和印刷文字
    注意：此方法效果有限，需要根据实际图像调整参数
    """
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 二值化
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    # 连通域分析
    num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary, connectivity=8)

    # 创建掩码
    mask = np.zeros_like(gray)

    # 分析每个连通域的特征
    for i in range(1, num_labels):  # 跳过背景（标签0）
        area = stats[i, cv2.CC_STAT_AREA]
        width = stats[i, cv2.CC_STAT_WIDTH]
        height = stats[i, cv2.CC_STAT_HEIGHT]

        # 计算宽高比
        aspect_ratio = width / height if height > 0 else 0

        # 计算密度（填充率）
        x = stats[i, cv2.CC_STAT_LEFT]
        y = stats[i, cv2.CC_STAT_TOP]
        component = binary[y:y+height, x:x+width]
        density = np.sum(component) / (width * height * 255) if width * height > 0 else 0

        # 根据特征判断是否为手写字迹
        # 这些阈值需要根据实际图像调整
        is_handwriting = False

        # 手写字迹通常比印刷体更不规则
        if (area > 50 and area < 2000 and  # 面积范围
            (aspect_ratio < 0.5 or aspect_ratio > 2.0) and  # 宽高比不均匀
            density < 0.5):  # 密度较低
            is_handwriting = True

        # 将可能的手写字迹添加到掩码
        if is_handwriting:
            component_mask = np.zeros_like(gray)
            component_mask[labels == i] = 255
            mask = cv2.bitwise_or(mask, component_mask)

    # 形态学操作优化掩码
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2)

    # 图像修复
    result = cv2.inpaint(img, mask, 5, cv2.INPAINT_TELEA)

    # 保存结果
    cv2.imwrite(output_path, result)
    print("处理完成，结果已保存到", output_path)

注意事项

深度学习方法需要安装额外的库（如lama-cleaner）和模型，并且可能需要GPU加速。OCR方法需要安装Tesseract OCR引擎，Windows用户需要设置正确的路径。交互式工具是最可靠的方法，但需要手动操作，适合处理少量图像。基于特征的方法参数需要根据实际图像多次调整，效果因图像而异。对于重要文档，建议先在副本上测试，确保效果满意后再处理原始图像。所有自动方法都可能存在误判，特别是当手写字迹与印刷文字重叠时。

无论采用哪种方法，处理黑色手写字迹都比处理彩色字迹更具挑战性，可能需要结合多种方法才能获得满意的效果。