public void Execute()
{
Console.WriteLine("Execute OCR");
OCR.Statistics.Clear();
OCR.Statistics.AddCounter("Processors", System.Environment.ProcessorCount);
SISThreshold filter = new SISThreshold();
int Threshold = filter.CalculateThreshold(m_Image.Image, m_Image.Area);
OtsuThreshold filterOtsu = new OtsuThreshold();
Threshold = filterOtsu.CalculateThreshold(m_Image.Image, m_Image.Area);
PreprocessPage Processor = new PreprocessPage();
Processor.Image = m_Image;
Processor.Treshold = m_Image.CalculateOtsuThreshold();
m_Image.Threshold = 170;
Processor.Execute();
resultBitmap = PageImage.CreateBitmapFromByteArray(m_Image.BinaryBytes, new Size(m_Image.Width, m_Image.Height));
DetectComponents Step2 = new DetectComponents();
Step2.Image = m_Image;
Step2.Execute();
AnalyseComponents Step3 = new AnalyseComponents();
Step3.Image = m_Image;
Step3.Execute();
DetectSentences Step4 = new DetectSentences();
Step4.Image = m_Image;
Step4.Execute();
ExtractFeatures Step5 = new ExtractFeatures();
Step5.Image = m_Image;
Step5.Execute();
RecogniseComponent Step6 = new RecogniseComponent();
Step6.Image = m_Image;
Step6.Execute();
ProcessSentences Step7 = new ProcessSentences();
Step7.Image = m_Image;
Step7.Execute();
}
private void otsuToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e)
{
OtsuThreshold otsuFilter = new OtsuThreshold(); //Фильтр, котор
Grayscale grayFilter = new Grayscale(0.2125, 0.7154, 0.0721);
Bitmap srcBitmap = new Bitmap(sourcePictureBox.Image);
Bitmap grayImage = grayFilter.Apply(srcBitmap);
int threshold = otsuFilter.CalculateThreshold(grayImage, new Rectangle(0, 0, grayImage.Width, grayImage.Height)) + trackBar1.Value;
int delta = 10;
Threshold filter = new Threshold(threshold - delta);
filter.ApplyInPlace(grayImage);
resultPictureBox.Image = grayImage;
chart1.Series[0].Points.DataBindY(calculateChart(grayImage));
}
public Bitmap[] processImage(string filePath, int thresholdValueFromTrackBar)
{
OtsuThreshold otsuFilter = new OtsuThreshold(); //Фильтр, котор
Median medianFilter = new Median();
Grayscale grayFilter = new Grayscale(0.2125, 0.7154, 0.0721);
Bitmap srcBitmap = new Bitmap(filePath);
Bitmap resultImage = grayFilter.Apply(srcBitmap);
int threshold = otsuFilter.CalculateThreshold(resultImage, new Rectangle(0, 0, resultImage.Width, resultImage.Height)) + thresholdValueFromTrackBar;
int delta = 10;
Threshold filter = new Threshold(threshold - delta);
filter.ApplyInPlace(resultImage);
medianFilter.ApplyInPlace(resultImage);
objectsMap = new int[resultImage.Width, resultImage.Height];
int objectCounter = 1; //Счетчик объектов
int pointsCount = 0; //Счетчик пикселей, из которых состоит объект
List <Vector2D_Int> objectPoints = new List <Vector2D_Int>(); //Список для рекурсивного обхода точек по объекту
Dictionary <int, int> objectsSpaces = new Dictionary <int, int>();
int max = 0; //Количество точек в самом больщом объекте
//В цикле проходим по всем пикселям изображения
for (int x = 0; x < resultImage.Width; x++)
{
for (int y = 0; y < resultImage.Height; y++)
{
//Если встречаем черную точку и данную точку мы еще не посещали,
//то начинаем поиск соседних черных точек, чтобы обойти весь объект
if ((resultImage.GetPixel(x, y).R == 0) && (objectsMap[x, y] == 0))
{
pointsCount = 1;
objectsMap[x, y] = objectCounter; //Заполняем массив, в котором указаны какие точки относятся к какому объекту
objectPoints.Add(new Vector2D_Int(x, y)); //Добавляем текущую точку в список для проверки соседних точек
while (objectPoints.Count > 0) //Если в списке точек на проверку имеются записи (при первом входе там будет минимум одна запись с текущей точкой
{
Vector2D_Int currentPoint = objectPoints[0];
//Проходим по 8 соседним точкам
for (int dy = -1; dy < 2; dy++)
{
for (int dx = -1; dx < 2; dx++)
{
//Проверка на выход текущей точки за пределы изображения
int currentPosX = Math.Min(Math.Max(currentPoint.X + dx, 0), resultImage.Width - 1);
int currentPosY = Math.Min(Math.Max(currentPoint.Y + dy, 0), resultImage.Height - 1);
byte tempR = resultImage.GetPixel(currentPosX, currentPosY).R;
//Если проверяемая точка черная и мы её не посещали
if ((tempR == 0) && (objectsMap[currentPosX, currentPosY] == 0) && ((dx != 0) || (dy != 0)))
{
//То в массиве объектов указываем отношение данной точки к объекту
objectsMap[currentPosX, currentPosY] = objectCounter;
//Добавляем точку в список для последующей проверки
objectPoints.Add(new Vector2D_Int(currentPosX, currentPosY));
//Увеличиваем счетчик точек в объкте
pointsCount++;
}
}
}
//После проверки текущей точки удаляем её из списка, чтобы на первое место встала следующая точка
objectPoints.RemoveAt(0);
}
//Сохраняем идентификатор и размер объекта
objectsSpaces.Add(objectCounter, pointsCount);
//Инкрементируем счетик объектов
objectCounter++;
max = Math.Max(max, pointsCount);
pointsCount = 0;
}
}
}
pointsCount = 0;
List <int> listObjectsId = new List <int>(); //Список идентификаторов объектов, которые удовлетворяют условию порога
boundingBox[] boundingBoxesObject = new boundingBox[objectsSpaces.Count];
for (int i = 0; i < boundingBoxesObject.Length; i++)
{
boundingBoxesObject[i] = new boundingBox(resultImage.Width, resultImage.Height);
}
for (int x = 0; x < resultImage.Width; x++)
{
for (int y = 0; y < resultImage.Height; y++)
{
if (objectsMap[x, y] != 0)
{
int idObject = objectsMap[x, y] - 1;
boundingBoxesObject[idObject].maxX = Math.Max(x, boundingBoxesObject[idObject].maxX);
boundingBoxesObject[idObject].minX = Math.Min(x, boundingBoxesObject[idObject].minX);
boundingBoxesObject[idObject].maxY = Math.Max(y, boundingBoxesObject[idObject].maxY);
boundingBoxesObject[idObject].minY = Math.Min(y, boundingBoxesObject[idObject].minY);
}
}
}
max = 0;
for (int i = 0; i < boundingBoxesObject.Length; i++)
{
int square = (boundingBoxesObject[i].maxX - boundingBoxesObject[i].minX) * (boundingBoxesObject[i].maxY - boundingBoxesObject[i].minY);
double squareTreshold = Convert.ToDouble(objectsSpaces[i + 1]) / Convert.ToDouble(square);
if (squareTreshold > 0.45)
{
max = Math.Max(max, objectsSpaces[i + 1]);
listObjectsId.Add(i + 1);
}
}
int sizeThreshold = Convert.ToInt32((max / 2) / Math.Sqrt(3)); //Порог для отсеивания маленьких объектов
List <int> resultListObjectsId = new List <int>();
foreach (int i in listObjectsId)
{
if (objectsSpaces[i] > sizeThreshold)
{
resultListObjectsId.Add(i);
}
}
Bitmap result = new Bitmap(resultImage.Width, resultImage.Height);
//Составление изображение на основе списка тех объектов, которые прошли порог
for (int x = 0; x < resultImage.Width; x++)
{
for (int y = 0; y < resultImage.Height; y++)
{
if (resultListObjectsId.Contains(objectsMap[x, y]))
{
result.SetPixel(x, y, Color.Black);
}
else
{
objectsMap[x, y] = 0;
result.SetPixel(x, y, Color.White);
}
}
}
boundingBox targetBox = boundingBoxesObject[resultListObjectsId[0] - 1];
int squareObject = (targetBox.maxX - targetBox.minX) * (targetBox.maxY - targetBox.minY);
int perimetrObject = ((targetBox.maxX - targetBox.minX) + (targetBox.maxY - targetBox.minY)) * 2;
int diagonalObject = Convert.ToInt32(Math.Pow(Math.Pow(Convert.ToDouble(targetBox.maxX - targetBox.minX), 2) + Math.Pow(Convert.ToDouble(targetBox.maxY - targetBox.minY), 2), 0.5));
string messageText = "Площадь объекта: " + squareObject + "\n" +
"Периметр объекта: " + perimetrObject + "\n" + "Диагональ объекта: " + diagonalObject;
//MessageBox.Show(messageText, "Данные об объекте", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
Graphics gResult = Graphics.FromImage(result);
Graphics gSource = Graphics.FromImage(srcBitmap);
Pen pen = new Pen(Color.DarkBlue, 3);
gResult.DrawRectangle(pen, targetBox.getRectangle());
string diagonalInfo = "d1 = " + diagonalObject.ToString() + "pxl; d2 = " + diagonalObject.ToString() + "pxl";
Font drawFont = new Font("Arial", 16);
SolidBrush drawBrush = new SolidBrush(Color.DarkBlue);
gResult.DrawString(diagonalInfo, drawFont, drawBrush, targetBox.minX, targetBox.minY - 25);
gSource.DrawString(diagonalInfo, drawFont, drawBrush, targetBox.minX, targetBox.minY - 25);
gSource.DrawRectangle(pen, targetBox.getRectangle());
gResult.Save();
gSource.Save();
Bitmap[] resultedImages = new Bitmap[2];
resultedImages[1] = result;
resultedImages[0] = srcBitmap;
return(resultedImages);
}