输入字符图片二值化后输出依旧很潦草

[TNXG]

如题

（白纸+扫描仪+QQ截图）

以下是我用来二值化图片的代码

import os
from PIL import Image
import cv2

source_dir = 'now_style_samples'
target_dir = 'style_samples'

if not os.path.exists(target_dir):
    os.makedirs(target_dir)

files = os.listdir(source_dir)

for file in files:
    image = Image.open(os.path.join(source_dir, file)).convert('1')

    aspect_ratio = image.width / image.height
    new_width = int(image.width * 2)
    new_height = int(new_width / aspect_ratio)

    new_size = (new_width, new_height)
    image = image.resize(new_size, Image.LANCZOS)
    image.save(os.path.join(target_dir, file))

for file in files:
    image = cv2.imread(os.path.join(source_dir, file), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    _, image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    aspect_ratio = image.shape[1] / image.shape[0]
    new_width = int(image.shape[1] * 2)
    new_height = int(new_width / aspect_ratio)

    new_size = (new_width, new_height)
    image = cv2.resize(image, new_size, interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

    cv2.imwrite(os.path.join(target_dir, file), image)

使用Microsoft Whiteboard写字后通过Snipaste截图生成的也有如上问题

以上两种方法都通过了贴出来的二值化代码处理

[lvitol]

模型训练使用的数据集是casia-hwdb，里面起码一半以上的数据都是狂草风格，模型从这样的数据训练出来就是这个样子了，清理下训练数据，重新训练模型可能能好些

[maygyd]

狂草风格，模型从这样的数据训练出来就是这个样子了，清理下训练数据，重新训练模型可能能好些

要怎么清理呢

[YZcat2023]

我找到可能比较好的办法了，看一下我的回答喵

[dailenson]

可以看下这位老铁的复现结果#75 (comment)

[YunDouYue]

用数位板，狂草主要是噪点
分享一下纸写扫描的生成结果和数位板写的生成结果

[maygyd]

[自动回复]Sorry,the DALAO you talked with is so busy that can't answer you forever,please never send amessages again.

[TNXG]

用数位板，狂草主要是噪点 分享一下纸写扫描的生成结果和数位板写的生成结果

不如尝试#75 (comment)