Python實(shí)現(xiàn)投影法分割圖像示例(一)
投影法多用于圖像的閾值分割。閑話不多說(shuō),現(xiàn)用Python實(shí)現(xiàn)。
上代碼。
import cv2 import numpy img = cv2.imread('D:/0.jpg', cv2.COLOR_BGR2GRAY) height, width = img.shape[:2] #resized = cv2.resize(img, (3*width,3*height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #二值化 (_, thresh) = cv2.threshold(img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY) #cv2.imshow('thresh', thresh) #擴(kuò)大黑色面積,使效果更明顯 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (10, 10))#形態(tài)學(xué)處理,定義矩形結(jié)構(gòu) closed = cv2.erode(thresh, None, iterations = 5) cv2.imshow('erode',closed) height, width = closed.shape[:2] v = [0]*width z = [0]*height a = 0 #垂直投影 #統(tǒng)計(jì)并存儲(chǔ)每一列的黑點(diǎn)數(shù) for x in range(0, width): for y in range(0, height): if closed[y,x][0] == 0: a = a + 1 else : continue v[x] = a a = 0 l = len(v) #print l #print width #創(chuàng)建空白圖片,繪制垂直投影圖 emptyImage = numpy.zeros((height, width, 3), numpy.uint8) for x in range(0,width): for y in range(0, v[x]): b = (255,255,255) emptyImage[y,x] = b cv2.imshow('chuizhi', emptyImage) #水平投影 #統(tǒng)計(jì)每一行的黑點(diǎn)數(shù) a = 0 emptyImage1 = numpy.zeros((height, width, 3), numpy.uint8) for y in range(0, height): for x in range(0, width): if closed[y,x][0] == 0: a = a + 1 else : continue z[y] = a a = 0 l = len(z) #print l #print height #繪制水平投影圖 for y in range(0,height): for x in range(0, z[y]): b = (255,255,255) emptyImage1[y,x] = b cv2.imshow('shuipin', emptyImage1) cv2.waitKey(0)
原圖
垂直投影圖
水平投影圖
由這兩圖可以確定我們所需的分割點(diǎn),從而可以進(jìn)行下一步的文本分割。這將在下一篇博客中實(shí)現(xiàn)。
以上這篇Python實(shí)現(xiàn)投影法分割圖像示例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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