opencv3+python3.5成语填字游戏（一）印刷体汉字的分割

首先这是一个成语填字游戏，大概就是一张成语填字游戏图片，通过opencv图像识别后转为矩阵，再通过解算法，解出答案，在显示到图片上。

源代码：https://github.com/mayue801/crossword-puzzle--idiom

本文采用投影分割法对印刷体汉字进行分割。

投影分割是先水平方向投影，在竖直方向投影，或者先竖直方向再水平方向投影。本文选用先竖直，再水平。

1.竖直投影。

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代码：

#针对的是印刷版的汉字，所以采用了投影法分割
#此函数是行分割，结果是一行文字
def YShadow(path):img  = cv2.imread(path)   #原图像gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰度图像height,width = img.shape[:2]#blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0) #高斯模糊blur = cv2.blur(gray,(8,8)) #均值模糊thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,1,1,11,2)  #自适应阈值分割temp = threshif(width > 500 and height > 400): #图像字体较小时，需要进行膨胀操作kernel = np.ones((5,5),np.uint8) #卷积核dilation = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1) #膨胀操作使得单个文字图像被黑像素填充temp = dilation'''cv2.imshow('image',temp)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()'''perPixelValue = 1 #每个像素的值projectValArry = np.zeros(width, np.int8) #创建一个用于储存每列黑色像素个数的数组for i in range(0,height):for j in range(0,width):perPixelValue = temp[i,j]if (perPixelValue == 255): #如果是黑字，对应位置的值+1projectValArry[i] += 1# print(projectValArry[i])canvas = np.zeros((height,width), dtype="uint8")for i in range(0,height):for j in range(0,width):perPixelValue = 255 #白色背景canvas[i, j] = perPixelValuefor i in range(0,height):for j in range(0,projectValArry[i]):perPixelValue = 0 #黑色直方图投影canvas[i, width-j-1] = perPixelValue'''cv2.imshow('canvas',canvas)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()'''list = []startIndex = 0 #记录进入字符区的索引  endIndex = 0 #记录进入空白区域的索引  inBlock = 0 #是否遍历到了字符区内  for i in range(height):if (inBlock == 0 and projectValArry[i] != 0): #进入字符区inBlock = 1  startIndex = ielif (inBlock == 1 and projectValArry[i] == 0):#进入空白区endIndex = iinBlock = 0subImg = gray[startIndex:endIndex+1,0:width] #将对应字的图片截取下来#print(startIndex,endIndex+1)list.append(subImg)#添加这个字图像到list#print(len(list))return list

2.水平投影

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#对行字进行单个字的分割
def XShadow(path):img  = cv2.imread(path)       gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)height,width = img.shape[:2]# print(height,width)#blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)blur = cv2.blur(gray,(8,8))thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,1,1,11,2) if(width > 500):kernel = np.ones((4, 4),np.uint8) #卷积核else:kernel = np.ones((2, 2),np.uint8) #卷积核dilation = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1) #膨胀操作使得单个文字图像被黑像素填充'''cv2.imshow('image',thresh)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()'''perPixelValue = 1 #每个像素的值projectValArry = np.zeros(width, np.int8) #创建一个用于储存每列黑色像素个数的数组for i in range(0,width):for j in range(0,height):perPixelValue = dilation[j,i]if (perPixelValue == 255): #如果是黑字projectValArry[i] += 1# print(projectValArry[i])canvas = np.zeros((height,width), dtype="uint8")for i in range(0,width):for j in range(0,height):perPixelValue = 255 #白色背景canvas[j, i] = perPixelValuefor i in range(0,width):for j in range(0,projectValArry[i]):perPixelValue = 0 #黑色直方图投影canvas[height-j-1, i] = perPixelValue'''cv2.imshow('canvas',canvas)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()'''list = []startIndex = 0 #记录进入字符区的索引  endIndex = 0 #记录进入空白区域的索引  inBlock = 0 #是否遍历到了字符区内  for i in range(width):if (inBlock == 0 and projectValArry[i] != 0): #进入字符区inBlock = 1  startIndex = ielif (inBlock == 1 and projectValArry[i] == 0): #进入投影区endIndex = iinBlock = 0#subImg = gray[0:height, startIndex:endIndex+1] #endIndex+1#print(startIndex,endIndex+1)list.append([startIndex, 0, endIndex-startIndex-1, height])#print(len(list))return list

分割完后，将对应图片样本存储到对应文件夹，每个字共10种样本

将这些样本及标记保存后，分别加载到samples.npy, label.npy中。供后续的机器学习算法训练使用。

下篇讲解填字图片汉字的提取与机器学习算法训练样本，识别汉字的过程。

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