投影法分割字符 网上找到的
Python+opencv实现图片文字的分割的方法示例
Python+opencv实现图⽚⽂字的分割的⽅法⽰例实现步骤：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 cv2import numpy as np'''⽔平投影'''def getHProjection(image):hProjection = np.zeros(image.shape,np.uint8)#图像⾼与宽(h,w)=image.shape#长度与图像⾼度⼀致的数组h_ = [0]*h#循环统计每⼀⾏⽩⾊像素的个数for y in range(h):for x in range(w):if image[y,x] == 255:h_[y]+=1#绘制⽔平投影图像for y in range(h):for x in range(h_[y]):hProjection[y,x] = 255cv2.imshow('hProjection2',hProjection)return h_if __name__ == "__main__":#读⼊原始图像origineImage = cv2.imread('test.jpg')# 图像灰度化#image = cv2.imread('test.jpg',0)image = cv2.cvtColor(origineImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('gray',image)# 将图⽚⼆值化retval, img = cv2.threshold(image,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)cv2.imshow('binary',img)#⽔平投影H = getHProjection(img)通过上⾯的⽔平投影，根据其⽩⾊⼩⼭峰的起始位置就可以界定出每⼀⾏的起始位置，从⽽把每⼀⾏分割出来。
python验证码识别教程之利用投影法、连通域法分割图片
python验证码识别教程之利⽤投影法、连通域法分割图⽚前⾔今天这篇⽂章主要记录⼀下如何切分验证码，⽤到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理⼯具GIMP。
⾸先假设⼀个固定位置和宽度、⽆粘连、⽆⼲扰的例⼦学习⼀下如何使⽤Pillow来切割图⽚。
使⽤GIMP打开图⽚后，按加号放⼤图⽚，然后点击View->Show Grid来显⽰⽹格线：其中，每个正⽅形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。
以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。
代码如下：from PIL import Imagep = Image.open("1.png")# 注意位置顺序为左、上、右、下cuts = [(20,20,40,70),(60,20,90,70),(100,10,130,60),(140,20,170,50)]for i,n in enumerate(cuts,1):temp = p.crop(n) # 调⽤crop函数进⾏切割temp.save("cut%s.png" % i)切割后得到4张图⽚：那么，如果字符位置不固定怎么办呢？现在假设⼀种随机位置宽度、⽆粘连、⽆⼲扰线的情况。
第⼀种⽅法，也是最简单的⽅法叫做”投影法”。
原理就是将⼆值化后的图⽚在竖直⽅向进⾏投影，根据投影后的极值来判断分割边界。
这⾥我依然使⽤上⾯的验证码图⽚来进⾏演⽰：def vertical(img):"""传⼊⼆值化后的图⽚进⾏垂直投影"""pixdata = img.load()w,h = img.sizever_list = []# 开始投影for x in range(w):black = 0for y in range(h):if pixdata[x,y] == 0:black += 1ver_list.append(black)# 判断边界l,r = 0,0flag = Falsecuts = []for i,count in enumerate(ver_list):# 阈值这⾥为0if flag is False and count > 0:l = iflag = Trueif flag and count == 0:r = i-1flag = Falsecuts.append((l,r))return cutsp = Image.open('1.png')b_img = binarizing(p,200)v = vertical(b_img)通过vertical函数我们就得到了⼀个包含所有⿊⾊像素在X轴上投影后左右边界的位置。
基于投影二分法的车牌字符分割方法
获 得灰 度 图 像后 就 对 灰 度 图像 进 行 二值 化 ， 于 基 实 时性 的要 求 ， 需要 一 种 快 速 而且 有 效 的方 法 来 进 行灰 度 图 像 的二 值 化 ， 者 使用 全 局 动态 阈 值 笔 法进 行灰 度 图像 的二 值化 。
１ ２ 二 值 图像 背景 的统 一 ． 车 牌 颜 色有 黄 底 黑 字 、 黑底 白字 、 白底黑 字 、 蓝 底 白字 等 ４种 ， 当车 牌 为黄 底 黑 字或 白底 黑 字 时， 二值 化后 的车牌 图像 为 白底 黑字 ； 当车 牌为 蓝
别 。在这 里笔 者 只对车 牌识 别 的第 ２部 分—— 字 符分 割 进行讨 论 。传统 的车牌 字符 分割 方法 是 利 用 车 牌 图 像 的 垂 直 投 影 进 行 的 ］这 个 方 法 简 ， 单 、 于 实 现 ， 往 往存 在 字 符分 割 不 准 、 符 易 易 却 字 粘连 与 断裂 等问题 。 文献 Ｅ－ 字符 粘连 进行 了研 ６１ 对
究 ， 出 了对 投 影分 割后 的字 符 进 行 ２字 符 粘 连 提 和 ３字 符 粘 连处 理 ， 一程 度 上 解 决 了 字 或 ３个 字符 粘连 ， 个 没有 涉及 处理 ３个 以上字 符粘 连 。 针对 这个 局 限 ， 笔者 提 出 了一种 投 影二 分 法 ， 方法 能 正 确 分 割 该
１ 车 牌 图像 的预处 理
１ １ 图像 的灰 度 化与二 值化 ．
－ 墨●
ＩＩ ５１ Ｉ ’ Ｏ ｌ ； ・ ０ ＝ｌ （ １ Ａ ０ ２ ；￣ ｌ １ ５ ｌ Ｉ １
（２ ｂ）二值化 图像 （２ ｃ ）霄景 一 墨●
基于投影与结构信息的汉字手写体分割
ｇ，＝ （ｙ 寺 ＆ ， ｘ） （） ｘ ｙ
ｌ１ ｉ ＝ｌ
（ ３ ）
它的期望值为 ：
Ｅｇ ，】 ｆ， 仃 ） ｛（ｙ ＝（ｙ ｘ） ｘ） ｙ ＝
Ｎ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｒ ｙ ｏ ）
１ 投影法进行非 限定手写体汉字 串分割
１ ． １分割前 的 图像预 处理
（） ４
在通过扫描途径获取的图像 中， 存在多层次的 灰度值 ， 使得图像与背景没有明显 的分界 ， 为了有 效的将 目 标区域和背景区分开来 ， 就需要进行灰度 二值化 ， 选取一个 阈值 Ｔ 将整幅图像 中大于 Ｔ的 ，
第 ５期
陈念 ， 黄孝 ： 基于投影与结构信息 的汉字手写体分割
直方图 ， 直方图上汉字点 阵区呈现波峰状 ， 而字符 笔 画分割到相邻汉字的点阵中去了。 因此要利用汉 间的空隙则呈现波谷状 ， 选取一定 的阈值 ， 可以得 字 的结构信息进行辅助分割 ， 连通域以及笔画轮廓 出汉字的分割位置。
对减少从业人员的工作量 ， 提高识别认证 的准确率 有着重要的意义。印刷体和手写体两类字符 中， 由
于后者 受 书写 随意 性 ， 不规 范 性 的影 响 更多 ， 因此
将二值化后的图像进行投影 ， 通过直方图可以明显
的得出汉字的可能的分割点 。
同样， 由于一些纸张表面的污染或者印章等原 因， 扫描之后在图像 中会存在一些噪音 ， 在之后的
投影分解法
投影分解法
投影分解法是一种常用于矩阵分解的方法，在数据分析和机器学习中经常被应用。
它的基本思想是将原始矩阵分解为两个或多个较低维度的矩阵的乘积，从而减少数据的维度，并提取出其中的主成分或潜在因子。
投影分解法主要有两种：主成分分析（PCA）和因子分析（FA）。
主成分分析（PCA）是一种无监督学习的方法，用于寻找数据中最重要的特征。
它通过找到数据中具有最大方差的线性组合，将原始数据投影到这些主成分上。
这样可以减少数据的维度，并保留主要信息。
通过PCA，可以对数据进行降维、可视化、去噪等操作。
因子分析（FA）是一种用于找到观测变量和潜在变量之间关
系的方法。
它假设观测变量由少数几个潜在因子共同决定，并尝试找到这些潜在因子的线性组合。
通过因子分析，可以了解观测变量之间的相关性、发现隐藏的因素、构建变量的新表示等。
这两种方法在实际应用中经常同时使用，以便更全面地理解数据，并提取出最有意义的特征。
结合垂直投影法与固定边界分割的车牌字符分割算法（附源码和详细解析）
结合垂直投影法与固定边界分割的车牌字符分割算法（附源码和详细解析）上⼀篇博⽂简单有效的车牌定位算法（附源码和详细解析），详细介绍了数学形态学处理车牌粗定位与蓝⾊像素统计、⾏列扫描的车牌精确定位算法。
没有看的朋友可以先看上⼀篇博⽂。
这次，在牌照字符的分割上，我结合了⽬前使⽤最多的投影法和车牌固定边界的多阈值分割算法。
它的⼤致实现过程如下：第⼀步先对上⼀节粗定位完牌照的只有⿊⽩两⾊的图像bg2实施伪彩⾊标记。
第⼆步获取标记区域各连通块的尺⼨参数，⽤作下⼀步遍历的索引。
第三步投影得直⽅图，取⼀个分割阈值，划分出背景和字符的范围，也就是在直⽅图histrow(histcol)中区分⾕底点和上升点。
第四步分析峰⾕，得到例如最⼤峰中⼼距等参数。
最后⼀步，根据上⼀步求得的参数分割字符。
具体分割流程图如下图：图5-1 字符分割流程图⼀、车牌区域彩⾊标记与特征提取 对粗定位车牌后的⼆值图像作连通区域4邻域的伪彩⾊标记的⽬的是为了⽅便计算出车牌区域的⾯积、宽⾼度以及车牌框架的⼤⼩、区域开始和结束的⾏列位置等区域特征参数，是为后续的车牌投影分析操作作预准备。
在这⼀步骤中，⾸先以4领域⼤⼩为模块对⼆值图像作区域标记，给每块连通区域块标记上序数，获取图像中连通区域的块数和图像矩阵L，初步计算出各连通区域的框架⼤⼩，然后再根据车牌的先验知识设置亮度⾼度的合理阈值筛选出真正车牌区域的连通域，记录下该连通域的序数，最后对车牌区域块作区域特征提取，获取车牌的框架⼤⼩、宽⾼度、宽⾼⽐例以及开始位置点的⾏、列数等参数。
在MATLAB中对车牌号码为粤A6ZC93和粤AC609Z两车辆的车牌粗定位⼆值图像作伪彩⾊标记效果如下图：（a）粤A6ZC93 (b)粤AC609Z图5-2 区域标记与特征参数提取⼆、车牌预处理(1) 基于Radon变换的倾斜校正 从车体侧⾯拍摄的车辆图像中提取出来的牌照会出现⾓度的倾斜，为了后续操作的⽅便，需要进⾏⾓度的校正。
字符分割算法
字符分割算法
字符分割算法，是指将一个字符串按照一定的规则分割成若干个子串的过程。
在计算机科学中，字符分割算法被广泛应用于文本处理、信息抽取、自然语言处理等领域。
常见的字符分割算法包括：
1. 基于正则表达式的分割算法：利用正则表达式匹配字符串中的特定模式，并将其分割成子串。
2. 基于空格、标点符号等分隔符的分割算法：将字符串按照空格、标点符号等特定符号进行分割。
3. 基于最大匹配的分割算法：将一个字符串按照最大匹配的原则进行分割，即尽可能地匹配长的子串。
4. 基于最小编辑距离的分割算法：在字符串分割的过程中，根据最小编辑距离的原则进行拆分，使得被拆分出的子串之间的编辑距离最小。
以上算法均有其优缺点，需要根据具体应用场景进行选择。
需要注意的是，在实际应用中，字符分割算法常常需要与其他算法相结合，才能更好地完成任务。
- 1 -。
垂直投影法切割字符原理
垂直投影法切割字符原理字符切割是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
在文字识别、图像处理和人工智能等领域，字符切割技术被广泛应用。
其中，垂直投影法是一种常用的字符切割方法。
本文将介绍垂直投影法的原理和应用。
一、垂直投影法原理垂直投影法是一种基于像素值分析的字符切割方法。
其基本原理是通过统计每一列像素点的数量来确定字符的边界位置。
具体步骤如下：1. 图像预处理：将彩色图像转化为灰度图像并进行二值化处理，使字符区域变为黑色，背景为白色。
2. 统计像素点数量：对二值化后的图像，遍历每一列像素点，统计黑色像素点的数量。
3. 判断字符边界：根据每一列像素点的数量，可以确定字符的边界位置。
当某一列的黑色像素点数量大于阈值时，可以判断为字符的边界。
4. 切割字符：根据字符的边界位置，将图像进行切割，得到单个字符的图像。
二、垂直投影法的应用垂直投影法广泛应用于文字识别、验证码识别、车牌识别等领域。
下面以文字识别为例，介绍垂直投影法在实际应用中的具体过程。
1. 预处理：对待识别的文字图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，使文字区域与背景区域相对明显。
2. 垂直投影：在预处理后的图像上，进行垂直投影，统计每一列像素点的数量。
3. 字符切割：根据垂直投影的结果，确定字符的边界位置，进行字符切割。
可以通过设定阈值来控制字符的切割精度。
4. 特征提取：对切割后的字符图像进行特征提取，包括形状、纹理、边缘等特征。
5. 字符识别：将提取的特征输入到字符识别模型中，进行字符识别。
三、垂直投影法的优缺点垂直投影法作为一种简单直观的字符切割方法，具有以下优点：1. 实现简单：垂直投影法的原理简单，易于实现。
2. 效果较好：对于大多数字符切割场景，垂直投影法能够得到较好的切割效果。
3. 可调节性强：通过设定阈值，可以控制字符切割的精度和召回率。
然而，垂直投影法也存在一些缺点：1. 对背景干扰敏感：当字符与背景颜色相似时，垂直投影法容易受到背景干扰，导致切割不准确。
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%计算车牌水平投影，并对水平投影进行峰谷分析
histcoll=sum(sbw2);
histrow=sum(sbw2');
figure;subplot(2,1,1);bar(histcoll);title('垂直投影（含边框)');
subplot(2,1,2),bar(histrow);title('水平投影(含边框)');
figure;subplot(2,1,1);bar(histrow);title('水平投影(含边框)');
subplot(2,1,2);imshow(sbw2);title('车牌二值子图');
%对水平投影进行投影分析
meanrow=mean(histrow);
minrow=min(histrow);
levelrow=(meanrow+minrow)/2;
count1=0;
l=1
for k=1:hight
if histrow(k)<=levelrow
count1=count1+1;
else
if countl>=l
markrow(l)=k; %上升点
markrow1(l)=countl; %谷宽度（下降点至下一个上升点）l=l+1;
end
count1=0;
end
end
markrow2=diff(markrow); %峰距离（上升点至下一个上升点）
[ml,nl]=size(markrow2);
nl=nl+1;
markrow(l)=hight;
markrow(l)=count1;
markrow2(nl)=markrow(l)-markrow(l-1);
l=0；
for k=1:nl
markrow3(k)=markrow(k+1)-markrow1(k+1); %下降点
markrow4(k)=markrow3(k)-markrow(k); %峰宽度（上升点至下降点）markrow5(k)=markrow3(k)-double(unit16(markrow4(k)/2)); %峰中心位置end
%去水平（上下）边框，获取字符高度
maxhight=max(markrow2);
findc=find(markrow2==maxhight);
rowtop=markrow(findc);
rowbot=markrow(findc+1)-markrow1(findc+1);
sbw2=sbw(rowtop:rowbot,:); %子图为（rowbot-rowtop+1）行
maxhight=rowbot-towtop+1; %字符高度（rowbot-rowtop+1）
%计算车牌垂直投影，去掉车牌垂直边框，获取车牌和字符平均宽度
histcol=sum(A); %计算垂直投影
figure,subplot(2,1,1),bar(histco l);title(‘垂直投影（去水平边框后）‘);
subplot(2,1,2),imshow(sbw2);
title([‘车牌字符高度：‘，int2str(maxhight)],’Color’,’r’)
meancol=mean(histcol);
mincol=min(histcol);
levelcol=(meancol+mincol)/4;
countl=0;
l=1;
for k=1:width
if histcol(k)<=levelcol
countl=countl+1;
else
if countl>=1
markcol(l)=k; %字符上升点
markcol1(l)=countl; %谷宽度（下降点至下一个上升点）
l=l+1;
end
count1=0;
end
end
markcol2=diff(markcol); %字符距离（上升点至下一个上升点）
[ml,nl]=size(markcol2);
nl=nl+1;
markcol(1)=width;
markcol1(1)=count1;
markcol2(nl)=markcol(1)-markcol(l-1);
%计算车牌上每个字符中心位置，计算最大字符宽度maxwidth
l=0;
for k=1:nl
markcol3(k)=markcol(k+1)-markcol1(k+1); %字符下降点
markcol4(k)=markcol3(k)-markcol(k); %字符宽度（上升点至下降点）
markcol5(k)=markcol3(k)-double(unit16(markcol4(k)/2)); %字符中心位置
end
markcol6=diff(markcol5); %字符中心距离（字符中心点至下一个字符中心点）maxs=max(markcol6); %查找最大值，即为第二个字符与第三个字符中心距离findmax=find(markcol6==maxs);
markcol6(findmax)=0; %将最大值清0
maxwidth=max(markcol6); %查找最大值，即为最大字符宽度
%提取分割字符，并变换为40*20的标准子图
l=1；
[m2,n2]=size(subcol);
figure;
for k=findmax-1:findmax+5
cleft=markcol5(k)-maxwidth/2;
cright=markcol5(k)+maxwidth/2-2;
SegGray=subcol(rowtop:rowbot,cleft:cright);
SegBw1=sbw(rowtop:rowbot,cleft:cright);
SegBw2=imresize(SegBw1,[40 20]); %变换为32行*16列标准子图Subplot(2,nl,1),imshow(SegGray);
if l==7
title([‘车牌字符宽度：‘，int2str(maxwidth)],’Color’,’r’);
end
subplot(2,nl,nl+1),imshow(SegBw2);
l=l+1;
end。