【字符切割】基于MM图像字符切割

这篇博客详细介绍了基于MM方法的字符切割过程,包括图像二值化、自适应切割、字符定位、重叠字符分割和联通字符切割。通过直方图分析和细化算法,实现了对图像中字符的精确分割,为后续的字符识别做准备。

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前言

上一篇写过看的一篇字符切割的论文,只是大概描述了论文讲的是什么(https://blog.youkuaiyun.com/m0_37661841/article/details/103582758),这一篇是具体字符切割的方法,下一篇会贴上详细的代码;

字符切割:

核心思想是MM,下面详细描述怎么对字符串图像做到自适应切割:

第一步:

图像二值化,这里不再赘述;在进行去噪的时候使用了膨胀和剪枝算法,剪枝算法伪代码可以看上面上一篇的链接;

第二步:自适应切割

2.1、切割:从图像直方图,找到图像的字符起始位置,和字符终止位置,然后根据起始位置和终止位置的前后关系确定字符的位置和字符的前后关系;
细化算法结果:
在这里插入图片描述
2.2、定位固定段:可能存在M,W,N等可能由于二值化图像或者字符本身的原因我们在2.1的操作会将一个字符切割成多个片段;我们提前设定一个字符最优间距,然后按照字符片段位于原图的位置关系进行叠加;
图像示例:
在这里插入图片描述

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