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1

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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(row, col);

if (perPixelValue == 255)//如果是黑底白字

{

projectValArry[col]++;

}

}

}1

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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(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(height - 1 - j, i) = perPixelValue;

}

}

imshow("【投影】",verticalProjectionMat);

delete[] projectValArry;//不要忘了删除数组空间1

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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 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);

}

}1

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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。