【OpenCV】利用投影法进行字符分割

1.概述

字符分割有很多方法，但并不是每一种方法是万能的，那么就需要根据自己的需要来分析。例如：我现在项目的需求是将一串编号给切分开来。查了网上的资料和文献，大致适合项目的有两种方法：投影分割法和连通域分割法。当然还有其他的一些改进的算法，今天就不作深入讨论，以后研究了再分享。

2.分析

投影法的原理其实很简单，利用二值化图片的像素的分布直方图进行分析，从而找出相邻字符的分界点进行分割。

上图其实已经看的很明白，投影所反应的就是在垂直方向上数字区域像素个数。接下来我们只需判断投影的每一列，即可找出分割点。

3.实现过程

首先，定义一个数组用来储存每一列像素中白色像素的个数。

    int perPixelValue;//每个像素的值int* projectValArry = new int[width];//创建一个用于储存每列白色像素个数的数组memset(projectValArry, 0, width*4);//必须初始化数组

然后，遍历二值化后的图片，将每一列中白色的(也就是数字区域)像素记录在数组中。

    //遍历每一列的图像灰度值，查找每一行255的值for (int col = 0; col < width; ++col){for (int row = 0; row < height; ++row){perPixelValue = binImg.at<uchar>(row, col);if (perPixelValue == 255)//如果是黑底白字{projectValArry[col]++;}}}

最后，根据数组里的灰度值画出投影图

    /*新建一个Mat用于储存投影直方图并将背景置为白色*/Mat verticalProjectionMat(height, width, CV_8UC1);for (int i = 0; i < height; i++){for (int j = 0; j < width; j++){perPixelValue = 255;  //背景设置为白色。   verticalProjectionMat.at<uchar>(i, j) = perPixelValue;}}/*将直方图的曲线设为黑色*/for (int i = 0; i < width; i++){for (int j = 0; j < projectValArry[i]; j++){perPixelValue = 0;  //直方图设置为黑色  verticalProjectionMat.at<uchar>(height - 1 - j, i) = perPixelValue;}}imshow("【投影】",verticalProjectionMat);delete[] projectValArry;//不要忘了删除数组空间

有了投影图做切割就很容易了，其实最主要的就是那个储存灰度值的数组，下面就需要根据这个数组的内容来找到相邻字符间的分割点。

    vector<Mat> roiList;//用于储存分割出来的每个字符int startIndex = 0;//记录进入字符区的索引int endIndex = 0;//记录进入空白区域的索引bool inBlock = false;//是否遍历到了字符区内for (int i = 0; i < srcImg.cols; ++i){if (!inBlock && projectValArry[i] != 0)//进入字符区了{inBlock = true;startIndex = i;cout << "startIndex is " << startIndex << endl;}else if (projectValArry[i] == 0 && inBlock)//进入空白区了{endIndex = i;inBlock = false;    Mat roiImg = srcImg(Range(0,srcImg.rows),Range(startIndex,endIndex+1));roiList.push_back(roiImg);}}

最后来看下效果图：

4.总结

做图像分割的时候要选择合适的方法，例如我这张样本图的布局是左右型，就适合用垂直投影的方法，反之若是上下型，则做水平投影即可。若图像内的字符是纵横交错的话就需要先垂直投影分割再水平分割，或者采用连通域分割法，取出字符范围。