Python实现图像的垂直投影示例
Python+OpenCV直接上代码
importcv2
importnumpyasnp
frommatplotlibimportpyplotasplt
fromPILimportImage
img=cv2.imread('0002.jpg')#读取图片，装换为可运算的数组
GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将BGR图转为灰度图
ret,thresh1=cv2.threshold(GrayImage,130,255,cv2.THRESH_BINARY)#将图片进行二值化（130,255）之间的点均变为255（背景）
#print(thresh1[0,0])#250输出[0,0]这个点的像素值 #返回值ret为阈值
#print(ret)#130
(h,w)=thresh1.shape#返回高和宽
#print(h,w)#s输出高和宽
a=[0forzinrange(0,w)]
print(a)#a=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,...,0,0]初始化一个长度为w的数组，用于记录每一列的黑点个数
#记录每一列的波峰
forjinrange(0,w):#遍历一列
foriinrange(0,h):#遍历一行
ifthresh1[i,j]==0:#如果改点为黑点
a[j]+=1 #该列的计数器加一计数
thresh1[i,j]=255#记录完后将其变为白色
#print(j)
#
forjinrange(0,w):#遍历每一列
foriinrange((h-a[j]),h):#从该列应该变黑的最顶部的点开始向最底部涂黑
thresh1[i,j]=0#涂黑
#此时的thresh1便是一张图像向垂直方向上投影的直方图
#如果要分割字符的话，其实并不需要把这张图给画出来，只需要的到a=[]即可得到想要的信息
#img2=Image.open('0002.jpg')
#img2.convert('L')
#img_1=np.array(img2)
plt.imshow(thresh1,cmap=plt.gray())
plt.show()
cv2.imshow('img',thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
原图：
运行结果：
在水平方向上进行投影，代码如下所示（原理同上）：
importcv2
importnumpyasnp
frommatplotlibimportpyplotasplt
fromPILimportImage
img=cv2.imread('C:/Users/JetZhang/Desktop/50/50/cut.png')
GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh1=cv2.threshold(GrayImage,130,255,cv2.THRESH_BINARY)
(h,w)=thresh1.shape#返回高和宽
a=[0forzinrange(0,h)]
print(a)
forjinrange(0,h):
foriinrange(0,w):
ifthresh1[j,i]==0:
a[j]+=1
thresh1[j,i]=255
forjinrange(0,h):
foriinrange(0,a[j]):
thresh1[j,i]=0
plt.imshow(thresh1,cmap=plt.gray())
plt.show()
效果图如下所示：
以上这篇Python实现图像的垂直投影示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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