用OpenCv中Mat进行水平投影与垂直投影并实现字符切分_opencv 图片水平方向投影-优快云博客

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本文介绍了一个字符识别项目，利用OpenCV的Mat进行水平和垂直投影，以实现字符的精确切分。通过示例代码展示了从原始图像到投影图像再到字符切分的全过程。

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目前即将开始的一个新项目是进行字符识别，下面就使用水平投影机垂直投影的测试代码贴出，供大家参考。

#include<iostream>
#include<opencv2\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

vector<Mat> horizontalProjectionMat(Mat srcImg)//水平投影
{
	Mat binImg;
	blur(srcImg, binImg, Size(3, 3));//blur均值滤波函数，滤波核大小为3*3
	threshold(binImg, binImg, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);//threshold函数是进行图像二值化处理，使用OTSU算法确定分割阈值
	int perPixelValue = 0;
	int width = srcImg.cols;
	int height = srcImg.rows;
	int* projectValArry = new int[height];//创建一个存储每行白色像素个数的数组
	memset(projectValArry, 0, height * 4);//初始化数组: 比如memset(ch,0,8),就是把数组ch前八项置为零，后面的不一定为零。
	for (int col = 0; col < height; col++)//遍历每个像素点
	{
		for (int row = 0; row < width; row++)
		{
			perPixelValue = binImg.at<uchar>(col, row);//img.at<uchar>(i, j)=128这是指将灰度图的第x行，第y列的置为灰度为128的灰色（0为黑色，255为白色）
			//如果是彩图，则写为ima.at<cv::Vec3b>(x, y)[0]，ima.at<cv::Vec3b>(x, y