[轉]圖片中的字符分割提取(基於opencv)

http://blog.csdn.net/anqing715/article/details/16883863

源圖片

 

像這些圖片的字符就比較好操作，每個字符都獨立，不連在一起，所以輪廓檢測最好了。
所以就有：
1.源圖片轉成單通道的灰階圖片
2.對灰度圖像進行閾值操作得到二值圖像

（對於一些手機拍的，背景色不是純的話，可以用cvSmooth()平滑一下。）

二值化后的圖片

 

3.輪廓檢測（只獲取最外層的）
4.遍歷所有檢測到的輪廓，用cvBoundingRect（）得到每一個輪廓的外接矩形

找到的輪廓

 

5.摳它們出來，這步在上面的遍歷中直接通過setROI方法進行提取。

最后的結果

 

下面是源碼：

 

 

#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"



int main(int argc, char* argv[])
{
    IplImage* imgSrc = cvLoadImage("D:\\4.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    IplImage* img_gray = cvCreateImage(cvGetSize(imgSrc), IPL_DEPTH_8U, 1);
    cvCvtColor(imgSrc, img_gray, CV_BGR2GRAY);
    cvThreshold(img_gray, img_gray,100, 255,CV_THRESH_BINARY_INV);// CV_THRESH_BINARY_INV使得背景為黑色，字符為白色，這樣找到的最外層才是字符的最外層
    cvShowImage("ThresholdImg",img_gray);
    CvSeq* contours = NULL;
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    // 上面源圖片有瑕疵可以用腐蝕，膨脹來祛除
    int count = cvFindContours(img_gray, storage, &contours,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL);
    printf("輪廓個數：%d",count);
    int idx = 0;
    char szName[56] = {0};
    int tempCount=0;
    for (CvSeq* c = contours; c != NULL; c = c->h_next) {
         CvRect rc =cvBoundingRect(c,0);
//      if ()
//       {
//           continue;     這里可以根據輪廓的大小進行篩選
//       }
    cvDrawRect(imgSrc, cvPoint(rc.x, rc.y), cvPoint(rc.x + rc.width, rc.y + rc.height), CV_RGB(255, 0, 0));
    IplImage* imgNo = cvCreateImage(cvSize(rc.width, rc.height), IPL_DEPTH_8U, 3);
    cvSetImageROI(imgSrc, rc);
    cvCopyImage(imgSrc, imgNo);
    cvResetImageROI(imgSrc);
    sprintf(szName, "wnd_%d", idx++);
    cvNamedWindow(szName);
    cvShowImage(szName, imgNo); //如果想切割出來的圖像從左到右排序，或從上到下，可以比較rc.x,rc.y;
    cvReleaseImage(&imgNo);
   }
    cvNamedWindow("src");
    cvShowImage("src", imgSrc);
    cvWaitKey(0);
    cvReleaseMemStorage(&storage);
    cvReleaseImage(&imgSrc);
    cvReleaseImage(&img_gray);
    cvDestroyAllWindows();
    return 0;
}