Matplotlib 画竖直和水平的分割线

本文介绍了如何使用matplotlib库中的vlines和hlines函数来绘制垂直和水平线条。通过具体的代码示例,展示了设置线条的颜色、样式等属性的方法。

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  • vlines(x, ymin, ymax)
  • hlines(y, xmin, xmax)
plt.vlines(0, 0, 0.5, colors = "r", linestyles = "dashed")
### 垂直投影分析法在图像处理中的应用及其实现 垂直投影分析是一种常见的图像处理技术,主要用于提取二值化图像的特征信息。它通过对每一列像素点的数量进行统计并绘制出一条曲线表示该方向上的分布情况。这种方法可以用于文字识别、对象分割以及边缘检测等领域。 #### 应用场景 垂直投影能够帮助定位图片内的特定区域或者物体的位置。例如,在OCR(光学字符识别)领域里,可以通过计算每列黑色像素数量来判断哪些部分属于空白区而哪些则对应于字符所在位置[^1]。这样就可以快速找到连续的文字行并将它们分离出来以便进一步处理。 #### 实现方法 以下是基于Python OpenCV库的一个简单例子展示如何实现垂直投影: ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def vertical_projection(image_path): img = cv2.imread(image_path,0) #读取灰度图 ret,binary_image=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#转换成二值图 height,width=binary_image.shape[:2] v_proj=np.zeros(width,dtype=int) for col in range (width): temp= binary_image[:,col] non_zero_pixels=temp[temp!=0].size v_proj[col]=non_zero_pixels return v_proj v_proj_result=vertical_projection('your_binary_image.png') plt.plot(v_proj_result) plt.show() ``` 此脚本首先加载一张黑白两色组成的输入图像,并将其转化为纯黑白色调;之后遍历整个宽度范围内的所有列向量求得各自含有的非零元素数目即代表相应高度处存在的前景像素总数最后绘制成折线图表形式呈现给用户查看效果[^2]。 #### 结果解释 当执行完上述代码后会生成一幅反映原始数据沿Y轴方向累积密度变化趋势的新图形——这就是所谓的“垂直投影”。从这幅新产生的曲线上可以看出那些地方聚集了大量的深色调成分意味着那里可能存在重要结构比如字母串等等待后续算法深入挖掘利用这些线索完成更复杂的任务像自动校正倾斜文档之类的操作就变得可行起来啦!
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