Python+opencv實(shí)現(xiàn)圖片文字的分割的方法示例-創(chuàng)新互聯(lián)

實(shí)現(xiàn)步驟：

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到瑞安網(wǎng)站設(shè)計(jì)與瑞安網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類型包括：網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、國(guó)際域名空間、網(wǎng)站空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋瑞安地區(qū)。

1、通過水平投影對(duì)圖形進(jìn)行水平分割，獲取每一行的圖像；

2、通過垂直投影對(duì)分割的每一行圖像進(jìn)行垂直分割，最終確定每一個(gè)字符的坐標(biāo)位置，分割出每一個(gè)字符；

先簡(jiǎn)單介紹一下投影法：分別在水平和垂直方向?qū)︻A(yù)處理（二值化）的圖像某一種像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，對(duì)于二值化圖像非黑即白，我們通過對(duì)其中的白點(diǎn)或者黑點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果就可以判斷出每一行的上下邊界以及每一列的左右邊界，從而實(shí)現(xiàn)分割的目的。

下面通過Python+opencv來實(shí)現(xiàn)該功能

首先來實(shí)現(xiàn)水平投影：

import cv2

import numpy as np

 

'''水平投影'''

def getHProjection(image):

 hProjection = np.zeros(image.shape,np.uint8)

 #圖像高與寬

 (h,w)=image.shape 

 #長(zhǎng)度與圖像高度一致的數(shù)組

 h_ = [0]*h

 #循環(huán)統(tǒng)計(jì)每一行白色像素的個(gè)數(shù)

 for y in range(h):

  for x in range(w):

   if image[y,x] == 255:

    h_[y]+=1

 #繪制水平投影圖像

 for y in range(h):

  for x in range(h_[y]):

   hProjection[y,x] = 255

 cv2.imshow('hProjection2',hProjection)

 

 return h_

 

if __name__ == "__main__":

 #讀入原始圖像

 origineImage = cv2.imread('test.jpg')

 # 圖像灰度化 

 #image = cv2.imread('test.jpg',0)

 image = cv2.cvtColor(origineImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

 cv2.imshow('gray',image)

 # 將圖片二值化

 retval, img = cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

 cv2.imshow('binary',img)

 #水平投影

 H = getHProjection(img)

當(dāng)前名稱：Python+opencv實(shí)現(xiàn)圖片文字的分割的方法示例-創(chuàng)新互聯(lián)
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