原车牌图片:
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二值化后图片
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沿竖直方向投影,得出白色像素的数目
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最终分割结果
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/*绝大部分代码是借鉴转载的,出处忘记了,只是为了自己学习记录*/
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<iostream>
#include <stdio.h>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat vertical_projection(Mat input_src) //输入二值化图片
{ /**************统计原图片中每列白色像素数目******************************/
blur(input_src, input_src, Size(3, 3));//模糊,去锯齿
int src_width = input_src.cols;
int src_height = input_src.rows;
int* projectValArry = new int[src_width]();//创建用于储存每列白色像素个数的数组
//memset(projectValArry, 0, src_width*4);//初始化数组
//取列白色像素个数
for (int i = 0; i < src_height; i++){
for (int j = 0; j < src_width; j++){
if (input_src.at<uchar>(i, j)){
projectValArry[j]++; // projectValArry[1]代表第一列的数值
}
}
} /**************将每列白色像素数目绘制成直方图***************************/
//定义画布 绘制垂直投影下每列白色像素的数目
Mat verticalProjectionMat(src_height, src_width, CV_8UC1, Scalar(0));
for (int i = 0; i< src_width; i++){
for (int j = 0; j < projectValArry[i]; j++){ //projectValArry[i]为每列中的白色像素
verticalProjectionMat.at<uchar>(src_height - j - 1,i) = 255; //src_height-j-1
}
}
imshow("verticalProjectionMat", verticalProjectionMat);
/*********根据每列白色像素数目设置截取起始和截止列***********************/
//定义Mat vector ,存储图片组
vector<Mat> split_src; //定义标志,用来指示在白色像素区还是在全黑区域
bool white_block = 0, black_block = 0;
//定义列temp_col_forword temp_col_behind,记录字符截取起始列和截止列
int temp_col_forword=0,temp_col_behind = 0; Mat split_temp;
//遍历数组projectValArry
for (int i = 0; i < src_width; i++){
if (projectValArry[i]){//表示区域有白色像素
white_block = 1;
black_block = 0; }
else{ //若无白色像素(进入黑色区域)
if (white_block == 1){//若前一列有白色像素
temp_col_behind = i;//取当前列为截止列 //截取下一部分 //input_src(Rect(temp_col_forword, 0, temp_col_behind - temp_col_forword, src_height)).copyTo(split_temp); //2019-4-25 更新: 使用.copyTo()会出现丢字符的情况,建议使用.clone() //感谢网友“a路小雨”测试提出宝贵意见
split_temp=input_src(Rect(temp_col_forword, 0, temp_col_behind - temp_col_forword, src_height)).clone(); //左上角为起始点
split_src.push_back(split_temp); }
temp_col_forword = i;//记录最新黑色区域的列号,记为起始列
black_block = 1;//表示进入黑色区域
white_block = 0;
}
}
for (int i = 0; i < split_src.size(); i++){
char window[20];
sprintf(window, " split: %d", i);
imshow(window, split_src[i]);
}
waitKey(0);
return input_src;}
int main(){
Mat srcImage = imread("F:\\LiuHuan_File\\tupian\\chepai.png");
if (!srcImage.data)
{cout << "failed to read" << endl;
system("pause");
return -1;
}
Mat srcGray;
cvtColor(srcImage, srcGray, CV_BGR2GRAY);
Mat bin_src;
threshold(srcGray, bin_src, 100, 255, CV_THRESH_OTSU); //otsu二值化图像
imshow("bin_src", bin_src);
vertical_projection(bin_src);
waitKey(0);
return 0;}