python字符垂直输出型烟雾机_python+opencv实现水平投影和垂直投影

import cv2

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

img=cv2.imread('C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\simheittf\\class4\\test1.jpg') #读取图片，装换为可运算的数组

GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将BGR图转为灰度图

ret,thresh1=cv2.threshold(GrayImage,130,255,cv2.THRESH_BINARY) #将图片进行二值化(130,255)之间的点均变为255(背景)

# print(thresh1[0,0])#250 输出[0,0]这个点的像素值 #返回值ret为阈值

# print(ret)#130

(h,w)=thresh1.shape #返回高和宽

# print(h,w)#s输出高和宽

a = [0 for z in range(0, w)]

print(a) #a = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,...,0,0]初始化一个长度为w的数组，用于记录每一列的黑点个数

#记录每一列的波峰

for j in range(0,w): #遍历一列

for i in range(0,h): #遍历一行

if thresh1[i,j]==0: #如果改点为黑点

a[j]+=1 #该列的计数器加一计数

thresh1[i,j]=255 #记录完后将其变为白色

# print (j)

for j in range(0,w): #遍历每一列

for i in range((h-a[j]),h): #从该列应该变黑的最顶部的点开始向最底部涂黑

thresh1[i,j]=0 #涂黑

#此时的thresh1便是一张图像向垂直方向上投影的直方图

#如果要分割字符的话，其实并不需要把这张图给画出来，只需要的到a=[]即可得到想要的信息

# img2 =Image.open('C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\simheittf\\class4\\test2.jpg')

# img2.convert('L')

# img_1 = np.array(img2)

plt.imshow(thresh1,cmap=plt.gray())

plt.show()

cv2.imshow('img',thresh1)

cv2.waitKey(0)

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