Forum général.cherche-logiciel Détourage scan depuis photo téléphone

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4
25
avr.
2024

Bonjour,

Je cherche à détourer des scans de document pris depuis un appareil photo de téléphone.
Certaines application sur téléphone le font automatiquement lors de la prise de photo (notes sur iphone, CamScanner ou google drive sur android)

La photo étant récupéré directement depuis un champ "fichier" d'un formulaire, je n'ai pas cette possibilité (j'ai pas trouvé en tout cas).

Je cherche donc à faire le traitement coté serveur.

J'ai essayé rembg en python : cela fonctionne correctement mais c'est très long et l'image généré est beaucoup plus grosse que l'originale.

ImageMagick a l'air d'avoir une option trim pour faire cela mais je n'arrive pas à avoir les bons paramètres. Le fond en dehors de la feuille scannée est de couleur aléatoire (bois de la table où est posé la document, nappe ...)

Est ce que vous auriez une solution ?

  • # ChatGPT

    Posté par . Évalué à 3.

    Je me réponds à moi même !

    ChatGPT a une solution en python avec opencv, c'est super rapide. Par contre il me met un fond noir autour de la page détecté. Impossible de lui faire recadrer l'image sur la détection ou même remplacer le noir par du blanc.

     import sys
 import cv2
 import numpy as np
 import os
 def detect_document(image_path):
 # Charger l'image
 image = cv2.imread(image_path)
 # Convertir l'image en niveaux de gris
 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 # Appliquer un flou gaussien pour réduire le bruit
 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
 # Détecter les contours avec l'algorithme de Canny
 edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
 # Trouver les contours dans l'image
 contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 # Trier les contours par aire décroissante
 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
 # Parcourir les contours pour trouver celui qui correspond probablement à la feuille
 for contour in contours:
 # Approximer le contour à un polygone
 peri = cv2.arcLength(contour, True)
 approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * peri, True)
 # Si le polygone a quatre côtés, c'est probablement la feuille
 if len(approx) == 4:
 page_contour = approx
 break
 # Dessiner le contour de la feuille sur une nouvelle image
 contour_image = np.zeros_like(image)
 cv2.drawContours(contour_image, [page_contour], -1, (255, 255, 255), thickness=cv2.FILLED)
 # Appliquer le masque à l'image d'origine pour extraire la région d'intérêt
 masked_image = cv2.bitwise_and(image, contour_image)
 # Trouver les coordonnées de la boîte englobante pour la région d'intérêt
 x, y, w, h = cv2.boundingRect(page_contour)
 # Recadrer l'image en fonction de la région d'intérêt
 cropped_image = masked_image[y:y+h, x:x+w]
 # Obtenir le chemin complet de l'image recadrée avec le préfixe "crop_"
 output_dir, filename = os.path.split(image_path)
 filename, file_extension = os.path.splitext(filename)
 output_path = os.path.join(output_dir, 'crop_' + filename + file_extension)
 # Enregistrer l'image recadrée avec le contour détecté
 cv2.imwrite(output_path, cropped_image)
 print("Image recadrée avec succès. Chemin d'enregistrement:", output_path)
 if __name__ == "__main__":
 # Vérifier si un argument a été fourni
 if len(sys.argv) != 2:
 print("Usage: python script.py <image_path>")
 sys.exit(1)
 # Récupérer le chemin de l'image à partir des arguments de la ligne de commande
 image_path = sys.argv[1]
 # Appeler la fonction pour détecter le document
 detect_document(image_path)

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