opencv计算图像的水平投影和垂直投影

本文介绍使用opencv实现计算一幅图像的水平投影和垂直投影，代码如下：

class HorizontalProjection
{
private:int maxLine;//255最大行位置int maxNum;//255最多的数目int minLine;//0最大行位置int minNum;//0最多的数目
public:HorizontalProjection();//构造函数cv::Mat getHorProjImage(const cv::Mat &image, int threshold);//计算图像的水平投影，并返回一幅图像
};//构造函数
HorizontalProjection::HorizontalProjection()
{maxLine = 0;//255最大行位置maxNum = 0;//255最多的数目minLine = 0;//0最大行位置minNum = 0;//0最多的数目
}//计算图像的水平投影，并返回一幅图像
cv::Mat HorizontalProjection::getHorProjImage(const cv::Mat &image, int threshold)
{cv::Mat matTmp = image.clone();if (image.channels() > 1){cvtColor(matTmp, matTmp, CV_RGB2GRAY);//彩色图转为灰度图}maxLine = 0, maxNum = 0;//重置255最大数目和最大行minLine = 0, minNum = matTmp.cols;//重置255最小数目和最小行int height = matTmp.rows, width = matTmp.cols;//图像的高和宽int tmp = 0;//保存当前行的255数目int *projArray = new int[height];//保存每一行255数目的数组cv::threshold(matTmp, matTmp, threshold, 255, CV_THRESH_BINARY);//对图形进行二值化处理//循环访问图像数据，查找每一行的255点的数目for (int i = 0; i < height; ++i){tmp = 0;for (int j = 0; j < width; ++j){if (matTmp.at<uchar>(i, j) == 255){++tmp;}}projArray[i] = tmp;if (tmp > maxNum){maxNum = tmp;maxLine = i;}if (tmp < minNum){minNum = tmp;minLine = i;}}//创建并绘制水平投影图像cv::Mat projImg(height, width, CV_8U, cv::Scalar(255));for (int i = 0; i < height; ++i){cv::line(projImg, cv::Point(width - projArray[i], i), cv::Point(width - 1, i), cv::Scalar::all(0));}delete[] projArray;//删除new数组return  projImg;
}

结果如下：

水平投影图：

垂直投影的代码如下：

class VerticalProjection
{
private:int maxCol;//255最大行位置int maxNum;//255最多的数目int minCol;//0最大行位置int minNum;//0最多的数目
public:VerticalProjection();//构造函数cv::Mat getVerProjImage(const cv::Mat &image, int threshold);//计算图像的水平投影，并返回一幅图像
};//构造函数
VerticalProjection::VerticalProjection()
{maxCol= 0;//255最大行位置maxNum = 0;//255最多的数目minCol = 0;//0最大行位置minNum = 0;//0最多的数目
}//计算图像的水平投影，并返回一幅图像
cv::Mat VerticalProjection::getVerProjImage(const cv::Mat &image, int threshold)
{cv::Mat matTmp = image.clone();if (image.channels() > 1){cvtColor(matTmp, matTmp, CV_RGB2GRAY);//彩色图转为灰度图}if (threshold == -1){threshold = GetThresholdByOtsu(matTmp);//使用大津算法计算阈值}maxCol = 0, maxNum = 0;//重置255最大数目和最大行minCol = 0, minNum = matTmp.rows;//重置255最小数目和最小行int height = matTmp.rows, width = matTmp.cols;//图像的高和宽int tmp = 0;//保存当前行的255数目int *projArray = new int[width];//保存每一行255数目的数组cv::threshold(matTmp, matTmp, threshold, 255, CV_THRESH_BINARY);//对图形进行二值化处理cv::namedWindow("matTmp", 0);cv::imshow("matTmp", matTmp);//循环访问图像数据，查找每一行的255点的数目for (int col = 0; col < width; ++col){tmp = 0;for (int row = 0; row < height; ++row){if (matTmp.at<uchar>(row, col) == 255){++tmp;}       }projArray[col] = tmp;if (tmp > maxNum){maxNum = tmp;maxCol = col;}if (tmp < minNum){minNum = tmp;minCol = col;}}//创建并绘制垂直投影图像cv::Mat projImg(height, width,  CV_8U, cv::Scalar(255));for (int col = 0; col < width; ++col){cv::line(projImg, cv::Point(col, height - projArray[col]), cv::Point(col, height - 1), cv::Scalar::all(0));}delete[] projArray;//删除new数组return  projImg;
}

结果如下:

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