Python如何實(shí)現(xiàn)投影法分割圖像

這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python如何實(shí)現(xiàn)投影法分割圖像的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

投影法多用于圖像的閾值分割。閑話不多說，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)計并存儲每一列的黑點(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)。

感謝各位的閱讀！關(guān)于“Python如何實(shí)現(xiàn)投影法分割圖像”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！