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从一个无知角落里开始,蹒跚学步,一个未知到另一个未知,在跌跌撞撞中越走越快,越走越远,最后宇宙也为之开源。对于探索者来说,最后他们的思想总是变得和自己的足迹一样伟大。
该项目目前可以实现
- 图像的预处理包括:灰度化,二值化(公式假设是良好的数学公式截屏图片)
- 图像的最小外接矩求解;
- 图像的切割(part)
2021-05-02 20:24:30
Cut_Imageju:实现最小外接矩
%%实现最小外接矩的函数Cut_Imageju %column的意思是按列来排列,为行向量 %row的意思是按行来排列,为列向量 %0黑1白,字符以黑色为显示 %寻找第一个字母长度,先分割出来全部字符,之后在对分割的这些部分进行宽度处理,要不处理不了; function Img_out=Cut_Imageju(Img_in) [m,n]=size(Img_in);% x是行数,y是列数 column=sum(Img_in); %寻找左边界 left=1; num1=max(column); for i = 1 :n if column(i)~=num1 left=i; break end end %寻找右边界 right=n; for i = n :-1:1 if column(i)~=num1 right=i; break end end row=sum(Img_in,2); num2=max(row); %寻找上边界 up=1; for j = 1 :m if row(j)~=num2 up=j; break end end %寻找下边界 down=m; for j = m:-1:1 if row(j)~=num2 down=j; break end end %裁剪图像 Img_out=Img_in(up:down,left:right); end
切割字符,并且获得切割后的源量
Cut_Imageqie
%切分字符的函数Cut_Imageqie %只按列切割,切成一列列 %column的意思是按列来排列,为行向量 %row的意思是按行来排列,为列向量 %0黑1白,字符以黑色为显示 %寻找第一个字母长度,先分割出来全部字符,之后在对分割的这些部分进行宽度处理,要不处理不了; %切分字符的函数Cut_Imageqie %只按列切割,切成一列列 %%[Img_out1,Img_out2]分别代表切割下的图像和切割后的原图像 function [Img_out1,Img_out2]=Cut_Imageqie(Img_in) [m,n]=size(Img_in); column=sum(Img_in); wide=0; num1=max(column); for i = 1:n if column(i)~=num1 wide=wide+1; else newleft=i; break end end Img_out1=imcrop(Img_in,[1,1,wide,m]); Img_out2=Img_in(1:m,newleft:n); end
总函数:
%%垂直投影切割函数2 %%将之前函数片段化函数化,实现从原图像中分割字符 %%王 5/2 16点18分 %清屏 clc; close all; clear all; %读数 Img=imread('D:\data\matlabrecognizedata\rawpicture\pic2.png');%按实际路径分析 figure,subplot(1,2,1),imshow(Img),title('原图'); %灰度化和二值化 Img_Gray=rgb2gray(Img); Img_Binary=imbinarize(Img_Gray,0.57);%采用0.57做阈值; %求外接矩 Img_Cut=Cut_Imageju(Img_Binary); subplot(1,2,2),imshow(Img_Cut),title('外接矩'); %分割图像 [word1,Img_Cut]=Cut_Imageqie(Img_Cut); figure,subplot(1,3,1),imshow(word1),title('初次切'); subplot(1,3,2),imshow(Img_Cut),title('切后的原图形'); word1=Cut_Imageju(word1); subplot(1,3,3),imshow(word1),title('后切');
该项目还不能实现
- 图像的切割太过于依靠手动操作,并不能自动分析间隔,没有可以使他自动停止的标准
- 只局限于字母和单独的式子,主要是因为采取了垂直投影分割法,识别的东西一定是独体,但是像分数,根号或者其他字符的组合,就失败了,后期会考虑连通域算法;
- 不能实现识别;