对于印刷体图片来说,进行水平投影和垂直投影可以很快的进行分割,本文就在OpenCV中如何进行水平投影和垂直投影通过代码进行说明. 水平投影:二维图像在y轴上的投影 垂直投影:二维图像在x轴上的投影 由于投影的图像需要进行二值化,本文采用积分二值化的方式,对图片进行处理. 具体代码如下: //积分二值化 void thresholdIntegral (Mat inputMat, Mat& outputMat) { int nRows = inputMat.rows; int nCols = inp

github官网源文件:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/python 最好是先克隆整个仓库下来,再测试里面的:floodfill.py.watershed.py.grabcut.py 基本原理: floodfill 输入: 选定点,设置高低阈值 输出: 满足阈值的点组成的联通区域 算法: 寻找相邻(4或8连通)区域进行扩散,直到没有新的点可加入. watershed 输入:marker,人工标记一些点(可以是一片区域),对

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img4, img5,img6,img_result, img_gray1, img_gray2, img_gray3, img_canny1,img_binary1, img_dist1,kernel_1,kernel_2,img_laplance,img_sh

#include "stdafx.h" #include "opencv2\opencv.hpp" using namespace cv; IplImage* g_image=NULL; IplImage* g_gray=NULL; ; CvMemStorage* g_storage=NULL; void on_trackbar(int) { if(g_storage==NULL) { g_gray=cvCreateImage(cvGetSize(g_image),

语义分割:基于openCV和深度学习(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV.深度学习和ENet架构执行语义分段.阅读完今天的文章后,能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割.深度学习有助于提高计算机视觉的前所未有的准确性,包括图像分类.目标检测,现在甚至分割. 传统的分割方法是将图像分割为若干部分(标准化切割.图形切割.抓取切割.超像素等):然而,算法并没有真正理解这些部分所代表的内容. 另一方

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

我所知的opencv中分割函数:watershed(只是看看效果,不能返回每类pixel类属),cvsegmentImage,cvPyrSegmentation(返回pixel类属) 金字塔分割原理篇在这里,本文只提供代码. Segment函数: #include<cv.h> #include <cvaux.h> #include <opencv\cxcore.hpp> #include <opencv.hpp> #include <nonfree.h

验证码识别--type7 一.干扰分析 有黑色边框,然后点干扰,线干扰 去边框 去点干扰 变成这样的结果,方便运算吗?也可以多种方式联合起来运算的.我相信在很多情况下,都可能会遇到类似的结果.我们人类能够识别这样的结果,是通过一个复杂的识别的过程,那么机器如何来识别?一定有一些方法套路在里面. 通过分析,还是在联通区域上面做文章,想办法做出了这样的效果 这个效果,相对来说,去除的更多了一点,比较明显的是干扰线被去除了,然后再做一次 blob分析,去除孤立的 blob 这里我采取的是contour

表单元数字列旁边的一列标有X字样的为待识别的.要求输出带有叉标记的对应数字列: 主要方法: 1:图像预处理 灰度化--二值化. 2:图像分割 投影法,根据图像特点,找出X标记所在列. 3:X标记单元定位以及识别 投影分割各个小单元,对中间丢失掉的信息导致分行错误的,进行检测并补上,并对小单元内数据进行分析判断 1:黑色像素满足一定条件. 2:中心像素满足一定条件. 4:对输出结果进行输出.

1. 2. In Tutorial 15 we learnt how to create lightmaps, which encompasses(包含) static lighting. While it produces very nice shadows, it doesn’t deal with animated(动画) models. Shadow maps are the current (as of 2016) way to make dynamic shadows. The gr

https://blog.csdn.net/u011511601/article/details/72843247 MeanShift图像分割算法:大概是将复杂的背景,通过粗化提取整体信息,进而将图像分割. 接下来我想,将会抽出一部分时间,研究一下这个算法,以最终实现手势形状提取. <Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Aalysis>一文中,利用Meanshift算法分割图像,大体类似于这样的效果: 看到一篇非常好哒博文 me

2公式分割 2.1投影分割法 12:23:00 完成水平和垂直两个方向上的投影 15:32:23 水平投影只投到水平方向的影,垂直投影只投到垂直方向上的影. 16:51:38  17:37:08 终其一生,我都将努力去证明一道题:已知a=a,证明a=a. 18:16:16 暂时停止MATLAB工程制作,转向知识学习与心态调整,加油!

Java基于opencv实现图像数字识别(五)-投影法分割字符 水平投影法 1.水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像): 2.选出一个最优的阀值,根据比这个阀值大或小,用一个数组记录相应Y轴的坐标: 3.因为是水平切割我们只需要Y轴的切割点即可,宽度默认图像的宽,高度可以用相邻的切割点相减得到: 4.优化切割点,把切割点靠近的都清除掉 5.设置感应区的区域,切割图片 垂直投影法和水平投影法类似,对比思考一下 因为我做的是表格的切割,你如果想实现验证码的切割,或者

在做图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 1. 思路 一开始想偷个懒,直接用OpenCV的模型,结果发现效果不佳.文字出现了过度分割的问题,部分文字甚至没有被识别: 于是只好使用传统方法,投影法.对文字图片作横向和纵向投影,即通过统计出每一行像素个数,和每一列像素个数,来分割文字.代码参考https://www.cnblogs.com/zxy-joy/p/10687152.

实现步骤: 1.通过水平投影对图形进行水平分割,获取每一行的图像: 2.通过垂直投影对分割的每一行图像进行垂直分割,最终确定每一个字符的坐标位置,分割出每一个字符: 先简单介绍一下投影法:分别在水平和垂直方向对预处理(二值化)的图像某一种像素进行统计,对于二值化图像非黑即白,我们通过对其中的白点或者黑点进行统计,根据统计结果就可以判断出每一行的上下边界以及每一列的左右边界,从而实现分割的目的. 下面通过Python+opencv来实现该功能 首先来实现水平投影: import cv2 impor

       本文区分"问题引出"."概念抽象"."算法实现"三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中"投影技术"的使用,并通过"答题卡识别""OCR字符分割""压板识别""轮廓展开分析"四个的例子具体讲解算法使用.使得读者能够对"投影技术"加速认识和理解,从而在解决具体问题的时候多一个有效方法. 内容将涉及如下: 1.

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

opencv学习笔记(四)投影 任选了一张图片用于测试,图片如下所示: #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { IplImage * src = cvLoadImage(); //强制转化读取图像为灰度图 cvShowImage("灰度图像", src); cvThreshold(src, src, , , CV_THRE

Android上掌纹识别第一步:基于OpenCV的6种肤色分割 源码和效果图 分类: OpenCV图像处理2013-02-21 21:35 6459人阅读 评论(8) 收藏 举报   原文链接  http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8600169 六种方法分别是:基于RGB分割,基于RG同道的分割,ycrcb+otsu(ostu可以参考http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/613

http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3330390.html OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好.算法的原理参见papaer:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图,我们只要选定一个四边形框,把框中的图像作为gra