tesseract识别图片中文字（一）

  一、对于复杂背景中的文本提取

 我测试用的简单的单行文本，如果非文本区多对二值化影响大，首先进行提取文本行，再对提取的文本行进行二值化。

实例图片：

图片中的文字区域从此视频帧中提取：

1、切取图片中的行

      提取边缘信息，边缘图像进行水平投影，将每一行中的像素值相加，得到一个每行边缘信息的数组，

求数组的波谷，两个波谷直接的区间就为文本行。

     求取波谷，我也没想到什么好的算法，因为数组是有波动的，只提取极小值也不对，会提取到特别多个波谷。

 下一步想平滑后求极小值。

目前切行后为：

 

2、对文本行归一化到一定的高

      按原来的宽高比对图片进行缩放，缩放到高为80个像素点（看论文里的经验值），便于文本的识别。

 

        float ratioWH = (float)(image->width)/image->height;
	CvSize cv;
	cv.height = 80;//将文字行比例转换为高80
	cv.width = 80*ratioWH;
	IplImage *norImage = cvCrea