實現步驟：

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1、通過水平投影對圖形進行水平分割，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行垂直分割，最終確定每一個字符的坐標位置，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對預處理（二值化）的圖像某一種像素進行統計，對于二值化圖像非黑即白，我們通過對其中的白點或者黑點進行統計，根據統計結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，從而實現分割的目的。

下面通過Python+opencv來實現該功能

首先來實現水平投影：

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組

 h_ = [0]*h

 #循環統計每一行白色像素的個數

 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)

當前標題：Python+opencv實現圖片文字的分割的方法示例-創新互聯
文章源于：http://www.yijiale78.com/article36/dppcsg.html

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