图片文字切割垂直投影算法

参考了网上的一些切割法，稍微优化了下，加了写文字合并的方法，还得改进。有时间再来详细说说流程。

原始图：

切割后如图：

代码如下：（希望能给些建议）

import cv2
import numpy as npclass fontcut():def __init__(self):self.V_PROJECT=1  #垂直self.H_PROJECT=2  #水平#获取文本的投影用于分割字符(垂直，水平)def GetTextProjection(self,src,pos,mode):rows, cols = src.shapeif mode==self.V_PROJECT:print("垂直2", rows, cols)for i in range(rows):for j in range(cols):if src[i,j]>=0 and src[i,j]<=245:pos[j]+=1elif mode == self.H_PROJECT:print("水平2",rows, cols)for i in range(cols):for j in range(rows):if src[j,i]>=0 and src[j,i]<=245:pos[j]+=1return pos# 获取每个分割字符的范围，min_thresh：波峰的最小幅度，min_range：两个波峰的最小间隔def GetPeekRange(self,img,vertical_pos, min_thresh=2,min_range=2, is_check=False):rows, cols = img.shapepeek_range = []begin = -1prev=0for i,value in enumerate(vertical_pos):if value>=min_thresh and begin==-1:begin=ielif value>min_thresh and begin!=-1:continueelif value < min_thresh and begin != -1:end = iif end - begin >= min_range:tmp = {}tmp["begin"] = begintmp["end"] = endpeek_range.append(tmp)begin = -1else:continue#if (i<=rows+2 and i>=rows-2)#print(peek_range)#检测切割后的坐标if is_check:peek_range=self.check_peek(peek_range,rows)peek_range=self.check_small(peek_range,rows)return peek_range#检测切割后的坐标(处理长型图片)def check_peek(self,peeks,height,cut_ratio=1.3):for i,pxy in enumerate(peeks):wd=pxy["end"]-pxy["begin"]pvalue=wd/heightif pvalue>=cut_ratio:print("pvalue", pvalue)# print("pxy",pxy)gustxt=round(pvalue)if gustxt==1:gustxt+=1print("gustxt",gustxt)wdre = wd / gustxtprint("wdre",wdre)k=ipeeks.pop(i)for j in range(gustxt):if (wdre>height+2 or wdre<height-2) and gustxt>2:if j==gustxt-1:begin=int(pxy["begin"] + j * height)npxy = {"begin": begin, "end": pxy["end"]}peeks.insert(k, npxy)else:begin = int(pxy["begin"] + j * height)nend=int(pxy["begin"]+(j+1)*height)npxy={"begin":begin,"end":nend}peeks.insert(k, npxy)else:if j==gustxt-1:begin=int(pxy["begin"] + j * wdre)npxy = {"begin": begin, "end": pxy["end"]}peeks.insert(k, npxy)else:begin = int(pxy["begin"] + j * wdre)nend=int(pxy["begin"]+(j+1)*wdre)npxy={"begin":begin,"end":nend}peeks.insert(k, npxy)k+=1return peeks#检测窄边图片进行合并def check_small(self,peeks,height):for i, pxy in enumerate(peeks):wd = pxy["end"] - pxy["begin"]if wd<height/2+3:#if i < len(peeks) - 1:prev_wd=peeks[i-1]["end"]-peeks[i-1]["begin"]#print("prev_wd",prev_wd,wd,height)#next_wd=peeks[i+1]["end"]-peeks[i+1]["begin"]pz=wd+prev_wd-heightif pz<4 and pz>-4:print("huoqu",wd + prev_wd, height, pz)if pxy["end"]-peeks[i-1]["begin"]<height+2:npxy = {"begin": peeks[i-1]["begin"], "end": pxy["end"]}del peeks[i-1:i+1]peeks.insert(i-1, npxy)return peeks# 切割一行def cut_one_line(self, src, begin, end):rows, cols = src.shapecrop_img = src[begin:end,0:cols]return crop_imgdef save_cut(self,img,id):passdef CutChar(self,img,v_peek_range,pid):rows, cols = img.shapefor id,vpeek in enumerate(v_peek_range):fontxy = (vpeek["begin"],0,vpeek["end"],rows)  # left top right bottom#print("pid",pid,id)crop_img = img[0:rows,vpeek["begin"]:vpeek["end"]]cv2.imwrite("test\\%s%0.3d.png"%(pid,id), crop_img)return 0def CutSingleChar(self,imgpath):img = cv2.imread(imgpath, 0)ret, image = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)rows, cols = image.shapehorizion_pos = [0 for i in range(rows)]pos=self.GetTextProjection(image, horizion_pos, self.H_PROJECT)h_peek_range=self.GetPeekRange(image,pos,10,10)print(h_peek_range)#print(horizion_pos)#将每一文本行切割lines_set=[]for id,peek_range in enumerate(h_peek_range):line = self.cut_one_line(img, peek_range["begin"], peek_range["end"])lines_set.append(line)for id,line in enumerate(lines_set):#if id==0:line_rows, line_cols = line.shapeprint("一行",line_rows, line_cols)vertical_pos=[0 for k in range(line_cols)]pos=self.GetTextProjection(line, vertical_pos, self.V_PROJECT)print("chuizhi",pos)#cv2.imshow("123213{0}".format(id), line)v_peek_range=self.GetPeekRange(line,pos,is_check=True)print(v_peek_range)chars_set_one=self.CutChar(line, v_peek_range,id)cv2.waitKey(0)imgpath='111.png'
mq=fontcut()
mq.CutSingleChar(imgpath)

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