手写体与打印体区分及提取技术详解：原理与实践

2025-03-24 04:41:18

手写体和打印体文本区分与提取：从原理到实践

经常遇到这样的情况，一张图里既有打印的文字，也有手写的字。像上面这张支票的图，该咋把手写的部分单独抠出来？这事儿听着不简单，实际操作起来，其实有门道。

一、为啥要区分？

说白了，两种文字的识别(OCR) 难度不一样。打印体，规规矩矩，字体、大小都统一，现在的 OCR 技术识别起来基本没问题。手写体就麻烦了，每个人的写法都不同，潦草一点的，识别率就直线下降。

区分它们，主要目的就是为了更精确的提取我们需要的信息。很多时候我们只要提取出表单上, 票据上手写部分即可，或者对于难处理的文件，优先人工处理包含手写体的页面。

二、问题出在哪？

最大的难点在于，如何让计算机像人一样，一眼就看出哪些是手写，哪些是打印。计算机 “看” 东西，靠的是图像特征。手写体和打印体的特征，有时候很明显，有时候又混在一起，很难区分：

特征差异： 手写体笔画粗细不一、字形多变、倾斜角度随意。打印体则笔画均匀、字形固定、排列整齐。
噪声干扰： 扫描件经常有污渍、阴影、褶皱，这些都会干扰识别。
排版混杂： 手写体和打印体可能会紧挨着，甚至重叠，分割起来很困难。

三、几个可行的法子

要区分并提取手写体，思路基本上是先“看”出差别（特征提取），再“划清界限”（分割）。下面这几种方法，可以单独用，也可以组合起来，具体看效果。

1. 基于图像处理的传统方法

这种方法不用深度学习, 可以做个快速处理. 简单理解就是调调参数，观察处理结果：

原理： 利用手写体和打印体在像素层面的差异。例如，手写体通常笔画更粗、边缘更模糊、对比度更低。

步骤：

灰度化、二值化： 把彩色图变成黑白图，简化处理。

import cv2

img = cv2.imread('yN2Do.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, binary = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imwrite('binary.jpg', binary)

形态学操作（腐蚀、膨胀）： 腐蚀可以让细小的打印体消失，膨胀可以连接断裂的手写笔画。
```
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
eroded = cv2.erode(binary, kernel, iterations=1)
dilated = cv2.dilate(eroded, kernel, iterations=1)
cv2.imwrite('dilated.jpg', dilated)
```
- 不同的核大小和迭代次数影响很大, 腐蚀对于更精细的字体, 参数应该设置小一点, 如 (1, 1) ,或者更小的椭圆核.

轮廓检测: 检测连通区域找到可能是手写的部分.

contours, _ = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
      # Filter the small connected regions.
      if cv2.contourArea(contour) > 100:  # 可根据实际调整
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imwrite('contours.jpg', img)

特征筛选： 根据轮廓的面积、长宽比、圆形度等特征，进一步筛选出手写体区域。

优点： 简单快速，不需要大量训练数据。
缺点： 对噪声敏感，参数需要手动调整，不同图像效果差异大。适用范围比较小，如果排版紧凑就不好分割。
进阶使用技巧:
- 使用自适应二值化 (cv2.adaptiveThreshold) 可能得到更好的二值化图像。
- 结合Canny边缘检测，找到手写体的不规则轮廓.

2. 基于机器学习的方法

不用调参, 但是要准备一些数据, 也就是 “喂” 数据给机器：

原理： 训练一个分类器，让它学习手写体和打印体的特征差异。

步骤：

数据准备： 收集包含手写体和打印体的图像，并进行标注（哪些是手写，哪些是打印）。
特征提取： 可以手工设计特征（如笔画密度、方向梯度直方图），也可以用深度学习自动提取特征。

模型训练： 常用机器学习模型如 SVM、随机森林，或者深度学习模型如 CNN。

# 伪代码示例，使用 SVM
from sklearn import svm
from skimage.feature import hog
import numpy as np

# 假设 X_train 是特征向量，y_train 是标签 (0: 打印, 1: 手写)
# ... 数据准备、预处理、特征提取(e.g., HOG) ...

X_train = [] # feature vector placeholder
y_train = [] # label placehold

for img_path, label in training_data_list: # training_data_list is not defined. This is just an example.
  img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  # preprocess image. e.g. resizing, denoising...
  features = hog(img) # Example using HOG, or any feature extractor.
  X_train.append(features)
  y_train.append(label)

X_train = np.array(X_train)
y_train = np.array(y_train)
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
# img_test = ...  # 加载测试图像
# features_test = ... # 提取测试图像特征
# prediction = clf.predict(features_test)

区域分类： 对图像中的每个小区域（如单个字符或单词），用训练好的模型进行分类。
后处理: 根据分类结果，得到最终手写体的区域。

优点： 准确率较高，对噪声鲁棒性较好。
缺点： 需要大量标注数据，训练时间较长。如果特征选得不好，或者数据量不够,效果就不好。
安全建议: 对标注的数据需要多次验证, 保证标注正确, 避免标注误差导致结果很差。

3. 基于深度学习的端到端方法

一步到位，不用分步操作，全靠深度学习。这个对算力和数据要求很高.

原理： 直接输入原始图像，输出手写体区域的分割结果。

步骤：

数据准备： 标注数据, 需要标注出每个像素属于手写体还是打印体（像素级标注）。

模型选择： 常用模型如 U-Net、Mask R-CNN。

# 伪代码示例, 使用 U-Net
# 需要安装 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架
# from tensorflow.keras.models import Model  # Example for tensorflow.
# from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate

# # 定义 U-Net 模型
# inputs = Input((256, 256, 1)) #image shape (height, width, channels)
# # ... 构建 U-Net 网络结构 ... (很多层, 代码太长, 这里省略)
# outputs = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(...) #最终输出

# model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# # 训练模型
# # model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)  # 需要准备训练数据 X_train, y_train

# # 预测
# # predictions = model.predict(X_test) # X_test 测试集.

模型训练： 使用大量标注数据训练模型。
图像分割: 模型能自动把手写的部分提取出来。

优点： 准确率最高，可以处理复杂的排版情况。
缺点： 需要大量像素级标注数据，训练时间很长，对计算资源要求高。
进阶使用技巧:
- 使用数据增强（旋转、缩放、加噪声）扩充数据集。
- 使用迁移学习，利用在其他数据集上预训练好的模型，加快训练速度。
- 尝试不同的网络结构和超参数。

4. 一些特定场景下的技巧

如果场景更具体，我们可以尝试以下一些方法。

基于规则的先验知识： 比如支票上，手写部分通常在特定区域。

结合 OCR 结果： 先对整个图像进行 OCR，然后根据 OCR 结果的可信度区分手写体和打印体。（手写体 OCR 的可信度通常较低）

    # 伪代码示例, using pytesseract for ocr.
    import pytesseract
    from PIL import Image

    # Assuming 'img' is your image.
    # img = Image.open('your_image.jpg')

    # text = pytesseract.image_to_string(img, config='--psm 6')  # Page segmentation mode.
    # boxes = pytesseract.image_to_data(img, output_type=pytesseract.Output.DICT, config='--psm 6') #Get data.

    # for i in range(len(boxes['text'])):
    #  if int(boxes['conf'][i]) > 60: # Use the confident score, e.g. conf > 60 is probably a machine-printed text.
    #      (x, y, w, h) = (boxes['left'][i], boxes['top'][i], boxes['width'][i], boxes['height'][i])
    #       # Process the machine-printed region.

    # Otherwise:
    #     #Probably the hand writing part.