किसी दस्तावेज़ में सील कैसे डालें ताकि देवता बिल्ली के बच्चे को न मारें

एल्बा उपयोगकर्ताओं का एक सपना था - मुहरों और हस्ताक्षर की छवियों को खातों, कृत्यों, चालान और अन्य गंभीर दस्तावेजों में सम्मिलित करना। सपने देखने वालों को खुश क्यों नहीं करते, हमने सोचा। चारों ओर देखते हुए, हमने महसूस किया कि आम तौर पर ऐसे मामलों में उपयोगकर्ता पर सभी गंदे काम को दोषी ठहराया जाता है (ठीक है, आप जानते हैं: "तस्वीर 400 पिक्सल से 400 होनी चाहिए, उच्च विपरीत, अच्छे संकल्प और पूरी तरह से सफेद पृष्ठभूमि के साथ")। लेकिन हमारी टीम के अनुभव को देखते हुए, जो एक कॉल सेंटर में होता है, यहां तक ​​कि कैमरे से छवि को डाउनलोड करने से उपयोगकर्ताओं को गहरे अवसाद में डाल दिया जाता है, और उन्हें ईश्वर-वार तरीके से बचाया जाता है, एक ला "वर्ड में एक तस्वीर डालें"। बेशक, फ़ोटोशॉप में प्रिंट को साफ करने के लिए उपयोगकर्ताओं को मजबूर करने का कोई सवाल नहीं हो सकता है - उन्हें चित्र लेने दें जैसा कि वे कर सकते हैं, और एल्बा उनके लिए बाकी काम करेंगे!



यदि आप यह जानने में रुचि रखते हैं कि एक पारदर्शी पृष्ठभूमि के साथ एक स्पष्ट प्रिंट और हस्ताक्षर प्राप्त करने के लिए आपको फोन या साबुन बॉक्स के साथ ली गई तस्वीर के साथ क्या करने की आवश्यकता है, तो पढ़ें।

दरअसल, हमने एक नहीं, बल्कि तीन तरह से प्रोसेसिंग स्टैम्प और हस्ताक्षर किए हैं। यह एक अच्छे जीवन से नहीं है - कुछ छवियों को एक तरह से साफ किया जाता है, कुछ को दूसरे में। हम तीनों का समानांतर में उपयोग करते हैं, और फिर उपयोगकर्ता का चयन करते हैं:

विधि एक: वैज्ञानिक दृष्टिकोण

किसी भी चित्र को अंकों के संग्रह के रूप में माना जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक का एक निश्चित रंग है। इसके आधार पर, हमारा कार्य बहुत सरल दिखता है - केवल उन बिंदुओं को लें जो प्रिंट या हस्ताक्षर का हिस्सा हैं।

विचार यह है: किसी तरह से हम मूल छवि को एक काले और सफेद छवि में बदल देते हैं (पृष्ठभूमि काली है, प्रिंट सफेद है), फिर हम मूल छवि के साथ सभी सफेद बिंदुओं (मुखौटा) के सेट को पार करते हैं। मूल छवि के वे भाग जो सफेद डॉट्स के साथ समन्वय में मेल खाते हैं प्रिंट माना जाता है। अधिक विस्तार से:

1. एक तस्वीर ले लो
   
   
   
   
2. ग्रे में अनुवाद करें
   
   
   
   
3. एज सर्च रन करें
   
   यहां यह स्पष्ट करना आवश्यक है कि किनारे क्या हैं और हम उन्हें कैसे ढूंढ रहे हैं। हमारी तस्वीर में समान रंग (शिलालेख और मंडलियां) के क्षेत्र हैं और किनारों को इन क्षेत्रों की सीमाएं हैं। कई ग्राफिक्स पैकेज और पुस्तकालयों में, एक मानक "सोबेल" फिल्टर है जो क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर किनारों को अलग-अलग चुनता है (विशेष रूप से ग्रे छवि में)। यहाँ सोबेल के अनुसार किनारों का चयन करने का एक अच्छा उदाहरण है:
   
   
   
   और यहां बताया गया है कि किनारों को हमारी छवि में कैसे पाया गया:
   
   
   
   
4. इसलिए, हमें एक प्रिंट आउटलाइन मिल गई, लेकिन यह विषम है: काले और सफेद क्षेत्रों (पृष्ठभूमि और प्रिंट) के अलावा, कुछ डॉट्स ऐसे हैं जो पृष्ठभूमि या प्रिंट के रंग में करीब हैं। एक पृष्ठभूमि या छवि के रूप में ऐसे बिंदुओं की घोषणा करके, हम तुरंत पहचान की गुणवत्ता में सुधार करेंगे। हम अपनी तस्वीर का सहारा लेते हैं:
   
   
   
   
5. इन सभी परिवर्तनों के बाद, हमने प्रिंट क्षेत्र को अच्छी तरह से चुना। लेकिन पूरे चित्र में कचरा है - "अकेला" सफेद डॉट्स। "लोनली" एक कीवर्ड है, हमेशा बहुत काला होता है। अब हम अपनी छवि के रिज़ॉल्यूशन को कम करेंगे, 20 × 20 बिंदुओं के प्रत्येक वर्ग के बजाय हम एक बड़ा बिंदु बनाएंगे। इसका रंग इस वर्ग में प्रवेश करने वाले सभी बिंदुओं के रंगों के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है। सफेद अकेला डॉट्स अनिवार्य रूप से काला हो जाता है। और उसके बाद, हम फिर से तस्वीर का सहारा लेंगे:
   
   
   
   
6. नतीजतन, एकल बिंदुओं के रूप में सभी कचरा गायब हो गया, हमने अच्छी तरह से उस क्षेत्र की पहचान की जिसमें सील होने की गारंटी है। इसके अलावा, हमारे पास किनारे हैं (याद रखें, हमने "सोबेल के अनुसार" पाया)। बस किनारों को पार करें जो आपने अभी प्राप्त किया है।
   
   
   

यदि आप इसे मूल प्रिंट के मुखौटे के रूप में लागू करते हैं तो क्या होता है:



वह सब कुछ जो छवि तत्वों से काफी दूर है, हमने फेंक दिया, और यह, निश्चित रूप से, एक सफलता है। लेकिन हमने प्रिंट के पास की पृष्ठभूमि का विवरण नहीं हटाया। ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि छवि के पास की पृष्ठभूमि का रंग चित्र से बहुत अलग नहीं था (कम-गुणवत्ता वाला फोटो, असमान रूप से जलाया गया, आदि) और हमारे मोटे होने के दौरान इन क्षेत्रों को पृष्ठभूमि को नहीं सौंपा गया था। एक बहुत ही सरल कदम तुरंत खुद को सुझाव देता है - जितना संभव हो, हम प्रिंट के पास मुद्रण और पृष्ठभूमि क्षेत्रों के बीच अंतर को बढ़ाएंगे। ऐसा करना बहुत सरल है: इसके विपरीत को बढ़ाएं। ऐसा करने के लिए, आइए एंटी-अलियासिंग और हिस्टोग्रामईक्वालाइज़ेशन के माध्यम से मूल फ़ोटो को चलाएं:



नतीजतन, प्रिंट से दूर की पृष्ठभूमि प्रिंट के समान रंग हो गई है, लेकिन हम एक लानत नहीं देते हैं, हमने इसे त्यागना और केवल पृष्ठभूमि के करीब के चित्र के साथ काम करना सीखा। फिर यह प्रौद्योगिकी की बात है, कोई नया विचार नहीं होगा: ग्रे, इनवर्ट, कोअर्सन।



इसलिए, हम जानते हैं कि सील के पास कचरे के अलावा सब कुछ कैसे साफ करना है, और पहले से ही देखा है कि परिणामस्वरूप क्या होता है। हमने अभी-अभी प्रिंट कुएँ के पास कचरा साफ करना सीखा, अब हम लागू करते हैं कि हमें अपना पहला परिणाम क्या मिला:



पहले से ही बुरा नहीं है। यह स्पष्ट है कि आपको थोड़ा धुंधला करने की आवश्यकता है, इसके विपरीत उठाएं, पृष्ठभूमि को पारदर्शी बनाएं, आदि।

सच है, हमने उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली तस्वीरों (कैमरा मेगापिक्सेल की दौड़, दुर्भाग्य से, फोन के मालिकों को भी नहीं छोड़ा) के साथ एक समस्या पाई गई - विस्तृत (10, और कभी-कभी 100 पिक्सेल) प्रिंट लाइनें दो अलग-अलग लाइनों में किनारों की खोज के परिणामस्वरूप टूटने लगीं।

ऐसी छोटी-मोटी परेशानियों को खत्म करने के लिए आप क्लोजिंग का इस्तेमाल कर सकते हैं। हमारे मामले में, क्लोजर इस तथ्य को जन्म देगा कि युग्मित स्ट्रोक के बीच पृष्ठभूमि के सभी वर्गों को स्मियर किया जाएगा, लेकिन केवल अगर स्ट्रोक के बीच की दूरी बहुत बड़ी नहीं है। यहाँ AForge.Closing फिल्टर के लिए प्रलेखन से एक बंद का एक उदाहरण है:





यह देखा जा सकता है कि गुहा को पता नहीं है कि एक पंक्ति में कुछ पिक्सेल से अधिक के बंद को कैसे कवर किया जाए। और हमारे साथ गुहा का आकार उस रिज़ॉल्यूशन पर निर्भर करता है जिसके साथ सील की तस्वीर ली गई थी।

ऐसा प्रतीत होता है - ठीक है, हम संकल्प को उसी के अनुरूप लाएंगे जिसकी हमें ज़रूरत है (एक विशिष्ट मूल्य मूर्खतापूर्ण प्रयोगात्मक रूप से सेट किया जाएगा)। हालांकि, समस्या यह है कि लोग (और प्रेम) विशाल सफेद मार्जिन के साथ प्रिंट की तस्वीरें ले सकते हैं।

छवि को "इष्टतम आकार" में संपीड़ित करने के बाद, हमें फोटो के कोने में एक छोटा प्रिंट मिलेगा।

नतीजतन, हमने एल्गोरिथ्म को 2 बार परेशान और चलाने का फैसला नहीं किया। पहली बार हम बड़े कचरे (और, संभवतः, सील के छोटे हिस्से) को हटा देंगे, और यह भी समझ पाएंगे कि तस्वीर में प्रिंट कहाँ है। उसके बाद, हम फिर से मूल तस्वीर लेते हैं, उस जगह को काटते हैं जिसे हम पहले से ही प्रिंट के साथ जानते थे, इसे वांछित आकार में स्केल करें, और फिर से पृष्ठभूमि की सफाई के लिए एल्गोरिथ्म चलाएं।

ऐसा लग रहा था कि लक्ष्य हासिल कर लिया गया था, लेकिन जब हमने इंटरनेट से टिकटों और हस्ताक्षरों के उदाहरण लेने शुरू किए, तो हमें एक नई समस्या का सामना करना पड़ा। यदि अधिकांश मोहरों के लिए हमारे एल्गोरिथ्म ने काफी अच्छी तरह से काम किया है, तो हस्ताक्षर के साथ सब कुछ बहुत खराब था: फोटो का कंट्रास्ट स्तर कभी-कभी ऐसा होता था कि किनारों की खोज करने पर बस आधी लाइनें खो जाती थीं, और खोज के लिए बार को कम करना भी खतरनाक होता है - हम इसके अलावा "कचरा" का एक गुच्छा होने का जोखिम उठाते हैं।

विधि दो: महान साइकिल आविष्कार

हमने फैसला किया, हमें किनारों और अन्य घंटियों और सीटी के लिए इस खोज की आवश्यकता क्यों है? सब के बाद, एक हस्ताक्षर एक बहुत ही साधारण बात है: कुछ पंक्तियों को हल्के कागज पर एक अंधेरे कलम के साथ खींचा गया।

पहली नज़र में, अंधेरे को प्रकाश से अलग करना एक छोटा विज्ञान है। शुरू करने के लिए, एल्गोरिथ्म, कोड-नाम "जो हमारे साथ नहीं है, हमारे खिलाफ है" बहुत सरल दिखता है: हम उन सभी बिंदुओं के माध्यम से सॉर्ट करते हैं जिसमें चमक ग्रे से अधिक है, उन्हें "पृष्ठभूमि" पर लिखें और उन्हें नष्ट कर दें। गहरा है कि सभी छोड़ दिया है, "कलम" के लिए।

उन्होंने पहले हस्ताक्षर पर हस्ताक्षर किए जो सामने आए - चीयर्स, इट्स कूल!



उन्होंने दूसरी - एक पूर्ण फ़ाइल पर चलाई।



किसी कारण से, इंटरफ़ेस डिजाइनरों ने पहले विचार को स्वीकार नहीं किया - अपलोड फॉर्म पर लिखने के लिए "फ़ोटो अधिक विपरीत, लड़कों को ले लो" और स्कोर करना। मुझे दिमाग चालू करना था। हमने यह पता लगा लिया, क्योंकि यह कुछ तस्वीरों पर काम करता है, लेकिन दूसरों पर नहीं, आपको बस फ़ोटो को सामान्य करने की आवश्यकता है। हमने एक फोटो लिया, सभी बिंदुओं के माध्यम से चला, एक साधारण हिस्टोग्राम बनाया: प्रत्येक 256 संभावित चमक के लिए इस समान चमक के बिंदुओं की संख्या की गणना करना सामान्य था। हमें न्यूनतम चमक मिली, फिर अधिकतम, "बीच में कहीं" बिंदु चुना और पृष्ठभूमि को काट दिया।



हुर्रे, हमने कहा, और कचरा हस्ताक्षर के खुशी के उदाहरणों की तलाश शुरू कर दी। खैर, जितना संभव हो उतना सबूत खोजने के लिए, हम कितने अच्छे फॉलोवर्स हैं। जीवन, हमेशा की तरह, अधिक दिलचस्प निकला: दूसरी तस्वीर में सचमुच हम एक कठिन फ़ाइल की प्रतीक्षा कर रहे थे! कोई फर्क नहीं पड़ता कि हम कैसे "बीच में कहीं" बिंदु चुनते हैं, या तो पृष्ठभूमि कोने में बनी रही, या हस्ताक्षर का हिस्सा गायब हो गया।



परिणाम को देखते हुए, उन्होंने मूल खोला और सोचने लगे।

कोई भी पहेली नहीं थी, बस प्रकाश बाहर चला गया था ताकि फोटो के एक किनारे पर पृष्ठभूमि दूसरे पर कलम की तुलना में गहरा हो (जैसा कि यह बाद में निकला, यह वास्तविक जीवन में अक्सर होता है)। जाहिर है, इस स्थिति में, वांछित बिंदु बस मौजूद नहीं है।

हमने महसूस किया कि आगे चलकर पैरामीटर को घुमा देना व्यर्थ है। वे तार्किक रूप से तर्क करने लगे: “यहाँ हम फोटो देखते हैं और हम हस्ताक्षर पूरी तरह से देखते हैं। तो, इसके विपरीत पर्याप्त है। कम से कम स्थानीय विपरीत। "

जब शब्द "स्थानीय" तेजी से पुनर्जीवित हो गया और निर्णय लिया गया: चूंकि आप एक बिंदु का चयन नहीं कर सकते जैसे "कलम गहरा है, पूरी तस्वीर के लिए पृष्ठभूमि उज्जवल है", हम छवि के हिस्से पर यह करने की कोशिश करेंगे!

उन्हें आयतों में विभाजित किया गया था (प्रयोगात्मक रूप से हम 10x10 ग्रिड से संतुष्ट थे) और अलग-अलग प्रत्येक सेल में एल्गोरिदम लागू किया। सब कुछ ठीक हो जाएगा, लेकिन कोशिकाओं का हिस्सा विशेष रूप से पृष्ठभूमि से भरा हुआ निकला। यहां यह आसान है - चूंकि पृष्ठभूमि के अलावा कुछ भी नहीं है, फिर स्थानीय विपरीत बेहद कम है। इसका मतलब है कि हिस्टोग्राम में सबसे चमकीला बिंदु और सबसे गहरा बिंदु बहुत करीब है।

यह काम करने लगता है।



हम एक अलग सेल लेते हैं, इससे एक हिस्टोग्राम का निर्माण करते हैं, बाएं किनारे (न्यूनतम चमक) और दाहिने किनारे (अधिकतम चमक) को देखते हैं। फिर हम डेल्टा लेते हैं, जो इसके विपरीत है। यदि इसके विपरीत एक निश्चित मान से कम है (कम से कम, यह चित्र के समग्र विपरीत के आधार पर गणना की जाती है), तो हम पूरे सेल को पृष्ठभूमि के रूप में मानते हैं और अतिरिक्त बाहर फेंक देते हैं। यदि कंट्रास्ट अधिक है, तो हम "सेक्शन" के बिंदु को निर्धारित करते हैं और जो कुछ भी उज्ज्वल है उसे काट देते हैं।

तीसरा तरीका, फाइनल

दो विकल्प हमारे लिए थोड़ा सा लग रहा था, हमने एक तिहाई जोड़ने का फैसला किया - "लगभग पूर्ण" तस्वीरों का एक सरल प्रसंस्करण, जिसमें पूरी पृष्ठभूमि सफेद है (अच्छी तरह से, या लगभग सफेद)। ऐसा करने के लिए, उन्होंने अधिकतम चमक के 95% से अधिक सभी पिक्सेल को हल्का कर दिया और खेतों को काट दिया।
परिणामस्वरूप, जैसा कि हमने शुरुआत में कहा था, उपयोगकर्ता तीन विकल्पों में से एक का चयन करता है। यदि कोई भी विकल्प सामने नहीं आया (जो अत्यंत दुर्लभ है), तो हम कैमरे पर "मास्टरपीस" बटन को दबाने के तरीके के बारे में निर्देश दिखाते हैं।

आप इसे स्वयं भी आज़मा सकते हैं, भले ही आपके पास प्रिंट नहीं है, तो आप शायद यह जानना चाहते हैं कि इसे कैसे हस्ताक्षर करना है;)