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:

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1、通過水平投影對圖形進(jìn)行水平分割,獲取每一行的圖像;

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

先簡單介紹一下投影法: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),對于二值化圖像非黑即白,我們通過對其中的白點(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)前標(biāo)題:Python+opencv實(shí)現(xiàn)圖片文字的分割的方法示例-創(chuàng)新互聯(lián)
文章源于:http://muchs.cn/article36/dppcsg.html

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