python 切割pdf图片 一行行，再把一行切成一个个

#-*- coding:utf-8 -*-

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("gbk")
#把一个pdf图片切成一行一行


import cv2  
 
# 1、读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示  
img = cv2.imread("612.png",1)  # 读取图片,必须是1，如果是0，或者不写，报错  

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   # 转换了灰度化  





cv2.imshow('gray', img_gray)  # 显示图片  
cv2.waitKey(0)  
 
# 2、将灰度图像二值化，设定阈值是100  
img_thre = img_gray  
cv2.threshold(img_gray, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV, img_thre)  
cv2.imshow('threshold', img_thre)  
print "ok"
cv2.waitKey(0)  
 
# 3、保存黑白图片  
cv2.imwrite('thre_res.png', img_thre)  
 
# 4、分割字符  
white = []  # 记录每一列的白色像素总和  
black = []  # ..........黑色.......  
height = img_thre.shape[0]  
width = img_thre.shape[1]  
white_max = 0  
black_max = 0  
# 计算每一列的黑白色像素总和  
for i in range(height):  
    s = 0  # 这一列白色总数  
    t = 0  # 这一列黑色总数  
    for j in range(width):  
        if img_thre[i][j] == 255:  
            s += 1  
        if img_thre[i][j] == 0:  
            t += 1  
    white_max = max(white_max, s)  
    black_max = max(black_max, t)  
    white.append(s)  
    black.append(t)  
    #print(s)
    cv2.waitKey(0)  
    #print(t)
    cv2.waitKey(0)
 
arg = False  # False表示白底黑字；True表示黑底白字  
if black_max > white_max:  
    arg = True  
 
# 分割图像  
def find_end(start_):  
    end_ = start_+1  
    for m in range(start_+1, height-1):  
        if (black[m] if arg else white[m]) > (0.99999 * black_max if arg else 0.99999 * white_max):  # 0.95这个参数请多调整，

对应下面的0.05  
            end_ = m  
            break  
    return end_  
 
n = 1  
start = 1  
end = 2  
while n < height-2:  
    n += 1  
    if (white[n] if arg else black[n]) > (0.00001 * white_max if arg else 0.00001 * black_max):  
        # 上面这些判断用来辨别是白底黑字还是黑底白字  
        # 0.05这个参数请多调整，对应上面的0.95  
        start = n  
        end = find_end(start)  
        n = end  
        if end-start > 5:  
            cj = img[start:end,1:width]  
            cv2.imshow('caijian', cj)
            print "ok2"
            cv2.imwrite(str(n)+" t.jpg",cj)
            cv2.waitKey(0)  

///

#-*- coding:utf-8 -*-

import sys
reload(sys)

sys.setdefaultencoding("gbk")

#把61.png一行字的图片  横分割为一个一个的词组

import cv2  
 
# 1、读取图像，并把图像转换为灰度图像并显示  
img = cv2.imread("61.png",1)  # 读取图片,必须是1，如果是0，或者不写，报错  

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)   # 转换了灰度化  





cv2.imshow('gray', img_gray)  # 显示图片  
cv2.waitKey(0)  
 
# 2、将灰度图像二值化，设定阈值是100  
img_thre = img_gray  
cv2.threshold(img_gray, 248, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV, img_thre) #多调整几次，第二个数字，对于分析特别有帮助。越大分得越好，越小分得越不好。
cv2.imshow('threshold', img_thre)  
print "ok"
cv2.waitKey(0)  
 
# 3、保存黑白图片  
cv2.imwrite('thre_res.png', img_thre)  
 
# 4、分割字符  
white = []  # 记录每一列的白色像素总和  
black = []  # ..........黑色.......  
height = img_thre.shape[0]  
width = img_thre.shape[1]  
white_max = 0  
black_max = 0  
# 计算每一列的黑白色像素总和  
for i in range(width):  
    s = 0  # 这一列白色总数  
    t = 0  # 这一列黑色总数  
    for j in range(height):  
        if img_thre[j][i] == 255:  
            s += 1  
        if img_thre[j][i] == 0:  
            t += 1  
    white_max = max(white_max, s)  
    black_max = max(black_max, t)  
    white.append(s)  
    black.append(t)  
    print(s)  
    print(t)  
 
arg = True  # False表示白底黑字；True表示黑底白字  
if black_max > white_max:  
    arg = True  
 
# 分割图像  
def find_end(start_):  
    end_ = start_+1  
    for m in range(start_+1, width-1):  
        if (black[m] if arg else white[m]) > (0.99999 * black_max if arg else 0.999999 * white_max):  # 0.95这个参数请多调整，对应下面的0.05  
            end_ = m  
            break  
    return end_  
 
n = 1  
start = 1  
end = 2  
while n < width-2:  
    n += 1  
    if (white[n] if arg else black[n]) > (0.00001 * white_max if arg else 0.00001 * black_max):  
        # 上面这些判断用来辨别是白底黑字还是黑底白字  
        # 0.05这个参数请多调整，对应上面的0.95  
        start = n  
        end = find_end(start)  
        n = end  
        if end-start > 5:  
            cj = img[1:height, start:end]  
            cv2.imshow('caijian', cj)
            print "ok2"
            cv2.imwrite(str(n)+" h.jpg",cj)
            cv2.waitKey(0)