Đánh giá hộp kiểm từ hình ảnh được quét trong hộp thoại node.js

Question

Tôi muốn đánh giá hộp kiểm được chọn hay không từ hình ảnh được quét. Tôi đã tìm thấy mô-đun nút như node-dv và node-fv cho điều này. Nhưng khi cài đặt này tôi nhận được lỗi sau trên mac.

../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:51: error: constant expression evaluates to 4294967295 which cannot be narrowed to type 'int' [-Wc++11-narrowing] 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                ^~~~~~~~~~ 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:51: note: insert an explicit cast to silence this issue 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                ^~~~~~~~~~ 
                static_cast<int>() 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:75: error: constant expression evaluates to 4294967295 which cannot be narrowed to type 'int' [-Wc++11-narrowing] 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                      ^~~~~~~~~~ 
../deps/opencv/modules/core/src/arithm1.cpp:444:75: note: insert an explicit cast to silence this issue 
static int CV_DECL_ALIGNED(16) v64f_absmask[] = { 0xffffffff, 0x7fffffff, 0xffffffff, 0x7fffffff }; 
                      ^~~~~~~~~~ 
                      static_cast<int>() 
2 errors generated. 
make: *** [Release/obj.target/libopencv/deps/opencv/modules/core/src/arithm1.o] Error 1 
gyp ERR! build error 
gyp ERR! stack Error: `make` failed with exit code: 2 
gyp ERR! stack  at ChildProcess.onExit (/Users/entapzian/.nvm/versions/node/v4.3.1/lib/node_modules/npm/node_modules/node-gyp/lib/build.js:270:23) 
gyp ERR! stack  at emitTwo (events.js:87:13) 
gyp ERR! stack  at ChildProcess.emit (events.js:172:7) 
gyp ERR! stack  at Process.ChildProcess._handle.onexit (internal/child_process.js:200:12) 

Phụ thuộc ở trên có phải là giải pháp tốt nhất cho vấn đề của tôi không? Nếu không xin vui lòng cho tôi một giải pháp tốt.

Answer 1

Xin lỗi vì câu trả lời bị trì hoãn, tôi đã thực sự bận rộn hôm qua và hôm nay. Dưới đây là một ví dụ lấy các vùng được xác định trước của một hình ảnh và xác định xem các hộp kiểm được điền hay rỗng. Đây chỉ là điểm khởi đầu và có thể được cải thiện rất nhiều, nhưng nó sẽ hoạt động nếu hình ảnh được quét có chất lượng tốt.

Bước đầu tiên là lấy pixel của hình ảnh. Tiếp theo, bạn sẽ nhận được các vùng trong ảnh chứa các hộp kiểm bằng cách lấy chúng theo mẫu. Cuối cùng, bạn đánh giá xem hộp kiểm có được kiểm tra hay không bằng cách so sánh độ sáng trung bình của vùng đó trong hình ảnh với độ sáng cơ bản của hộp không được chọn.

Tôi khuyên bạn nên sử dụng gói get-pixels Node.js để nhận được pixel hình ảnh.

Dưới đây là một ví dụ mà bạn hòan tòan có thể điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu của bạn:

var get_pixels = require(‘get-pixels’); 
var image_uri = 'path_to_image'; 

get_pixels(image_uri, process_image); 

var pattern_width = 800, // Width of your pattern image 
    pattern_height = 1100; // Height of your pattern image 

// The pattern image doesn't need to be loaded, you just need to use its dimensions to reference the checkbox regions below 
// This is only for scaling purposes in the event that the scanned image is of a higher or lower resolution than what you used as a pattern. 

var checkboxes = [ 
    {x1: 10, y1: 10, x2: 30, y2: 30}, // Top left and bottom right corners of the region containing the checkbox 
    {x1: 10, y1: 60, x2: 30, y2: 80} 
]; 

// You'll need to get these by running this on an unchecked form and logging out the adjusted_average of the regions 
var baseline_average = ??, // The average brightness of an unchecked region 
    darkness_tolerance = ??; // The offset below which the box is still considered unchecked 

function process_image(err, pixels) { 

    if (!err) { 

     var regions = get_regions(pixels); 

     var checkbox_states = evaluate_regions(regions); 

     // Whatever you want to do with the determined states 

    }else{ 
     console.log(err); 
     return; 
    } 

} 

function get_regions(pixels) { 

    var regions = [], // Array to hold the pixel data from selected regions 
     img_width = pixels.shape[0], // Get the width of the image being processed 
     img_height = pixels.shape[1], // Get the height 
     scale_x = img_width/pattern_width, // Get the width scale difference between pattern and image (for different resolution scans) 
     scale_y = img_height/pattern_height; // Get the height scale difference 

    for (var i = 0; i < checkboxes.length; i++) { 

     var start_x = Math.round(checkboxes[i].x1 * scale_x), 
      start_y = Math.round(checkboxes[i].y1 * scale_y), 
      end_x = Math.round(checkboxes[i].x2 * scale_x), 
      end_y = Math.round(checkboxes[i].y2 * scale_y), 
      region = []; 

     for (var y = start_y; y <= end_y; y++) { 
      for (var x = start_x; y <= end_x; x++) { 
       region.push(
        pixels.get(x, y, 0), // Red channel 
        pixels.get(x, y, 1), // Green channel 
        pixels.get(x, y, 2), // Blue channel 
        pixels.get(x, y, 3) // Alpha channel 
       ); 
      } 
     } 

     regions.push(region); 

    } 

    return regions; 

} 

function evaluate_regions(regions) { 

    var states = []; 

    for (var i = 0; i < regions.length; i++) { 

     var brightest_value = 0, 
      darkest_value = 255, 
      total = 0; 

     for (var j = 0; j < regions[i].length; j+=4) { 

      var brightness = (regions[i][j] + regions[i][j + 1] + regions[i][j + 2])/3; // Pixel brightness 
      if (brightness > brightest_value) brightest_value = brightness; 
      if (brightness < darkest_value) darkest_value = brightness; 
      total += brightness; 

     } 

     var adjusted_average = (total/(regions[i].length/4)) - darkest_value; // Adjust contrast 
     var checked = baseline_average - adjusted_average > darkness_tolerance ? true : false; 

     states.push(checked); 

    } 

    return states; 

}