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处理工具包ImagXpress用户指南：如何清理图像

翻译|使用教程|编辑：杨鹏连|2020-09-03 10:41:03.187|阅读 290 次

概述：本文介绍了图像处理工具包ImagXpress的使用方法——ImagXpress®提供了支持照片和文档图像清理的方法和属性。

ImagXpress 是最先进的彩色映像和照片图像处理工具包，它发布的形式有：.NET控件、COM组件、VC组件。用ImagXpress ，开发者构建的应用程序可以支持图像浏览、编辑、打印、TWAIN扫描、文件格式转换等等。ImagXpress 提供了综合的图像处理函数集，支持30多种文件格式，拥有惊人的图像处理速度。ImagXpress 提供的图像功能还有：复制、旋转、保持图像的透明度、多种图像缩放算法、高级滚动条、自动调整大小和图像融合等。

点击下载ImagXpress正式版

ImagXpress®提供了支持照片和文档图像清理的方法和属性。

二值化

为了便于清理或图像识别，将图像转换为1位或8位灰度图像可能会很有用。的二值化和AutoBinarize方法在8位和24位输入DIB的操作，它永久地修改至相同尺寸的1位或8位灰度DIB。自动二值化方法对1位和24位输入图像进行操作，自动选择最佳的二值化参数以转换为1位单色图像。

相差校正

若要调整页面的旋转以消除歪斜，请使用以下方法之一：

文档：如果图像是黑白文档，则您可能希望使用DocumentDeskew方法，该方法已针对1位图像进行了优化，并且可提供有关结果置信度（IPConfidence属性）和校正角度所需的旋转角度的反馈。倾斜（IPRotationAngle属性）。

shear

要调整图像主体的旋转，请使用：

文档：使用DocumentShear方法校正图像文本主体内的旋转。（例如，如果图像（如书页）在扫描时不是平坦的，则可能会歪曲所得的数字图像文本。“偏斜校正”方法将纠正整个页面的旋转，但不会解决文本主体内的歪斜问题。在这种情况下，“剪切”可能是一种更有用的方法。）

去除斑点或斑点

要消除小斑点或较大的黑色物体，请使用以下方法之一：

一般：该去斑方法从图像去除黑斑。
文档：如果图像是黑白文档，则可能需要使用以下一种：

要消除小斑点，请使用DocumentDespeckle方法，该方法已针对1位图像进行了优化，并提供了有关发现的斑点数量（IPCountOfSpecsFound）的反馈。

若要删除较大的黑色物体（例如活页夹打孔），请使用DocumentBlobRemoval方法。此方法设置IPCountOfObjectsFound属性。

照片：如果图像是照片，则您可能希望使用RemoveDust方法，该方法已经过优化，可以从彩色图像中去除黑白斑点。（注意：在使用 RemoveDust方法之前，必须先使用 Area方法定义要处理的区域。

去除线条或划痕

要消除图像上的线条或划痕，请使用以下方法之一：

文档：如果图像是黑白文档，请使用DocumentLineRemoval方法。此方法设置IPCountOfLinesFound属性。
照片：如果图像是照片，请使用RemoveScratches方法去除图像上的刮痕。（注意：在使用RemoveScratches方法之前，必须先使用Area方法定义要处理的区域。）

识别空白页

文档：要标识文档中的空白页，请调用DocumentBlankPageDetect方法。的IPBlankPageDetected和IPConfidence属性设置与DocumentBlankPageDetect方法的结果。

弄清字母和线条

ImagXpress提供了许多方法，旨在澄清和平滑字母和线条。他们是：

膨胀

常规：要使用黑色字母和线条增强/填充草稿，请使用Dilate。
文档：如果图像是黑白图像，则可以使用DocumentDilate方法，该方法已为黑白图像增强。

侵蚀

常规：要减少/擦除黑色字母和线条上的突起，请使用Erode。
文档：如果图像是黑白图像，则可以使用DocumentErode方法，该方法已为黑白图像增强。

光滑

文档：如果图像是黑白图像，则可以使用DocumentZoomSmooth方法。此方法通过首先将字母和线条的宽度和高度加倍，然后根据需要进行扩张和腐蚀来使字母和线条平滑。

去除边缘或边界

常规：要删除图像的边框，请使用以下方法之一：
使用CropBorder方法裁切边框，指定裁切的类型（cropType）和识别边框的阈值（percentToCrop）。
从图像自动裁剪边缘空间，使用自动修剪方法。
文档：如果图像是黑白图像，则可以使用DocumentBorderCrop方法自动裁剪文档的边框。黑白图像已增强此方法，并设置IPConfidence属性以指示DocumentBorderCrop结果的置信度。