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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