字符分割（二）

ANN在训练和识别时都只能将一个单独的数字作为样本，因此对于扫描图像中的多个连续数字需要进行分割。具体算法如下：

1，确定图像中字符的大致高度范围：先自下而上对图像进行逐行扫描，直到遇到第一个黑素像素，记下行号，然后自上而下对图像进行逐行扫描，直到遇到第一个黑素像素，记下行号。这两个行号就标志出了字符大致的高度范围。

2，确定每个字符的左起始和右终止位置：在第一步得到的高度范围内进行自左向右逐列扫描，遇到第一个黑色像素时，认为是字符分割的起始位，然后继续扫描，直到遇到有一列中没有黑色像素，认为是这个字符的右终止位置，准备开始进行下一个字符的分割。按照上述方法继续扫描，直到扫描到图像的最右端。这样就得到了每个字符的比较精确的快读范围。

3，在已知的每个字符比较精确的宽度范围内，再按照第一步的方法，分别自下而上和自上而下，逐行扫描，来获取每个字符精确的高度范围。

本文较前一篇字符分割的区别在于，增加了对矩形框的筛选功能，并对不需要的矩形框中的字符可以擦除。代码如下：

/****************************************************************
功能：      对前景目标（如字符）进行划分，将各个字符的轮廓矩形返回
参数：      img：输入等待分割的图像
int areaThreshold：面积阈值，当分割后的字符小于这个值时，会擦除该字符，用于去除噪音等小区域杂点干扰
注    ：   只能处理二值图像
返回值：   返回分割字符的矩形框
***************************************************************/
vector<RECT> Ctry::ObjectSegment(IplImage* img, int areaThreshold)
{
vector<RECT> vecRoughRECT;    //粗略对象轮廓的矩形向量数组
vector<RECT> vecRECT;         //精化后对象轮廓的矩形向量数组
vector<RECT> vecRECTBig;     //存放精化对象区域中大的的矩形框
//清空用来表示每个对象的vector
vecRoughRECT.clear();
vecRECT.clear();
vecRECTBig.clear();

int nTop, nBttom;   //整体前景区域的上下边界
int nObjCnt = 0;      //对象数目

//从上向下扫描，找到整体区域的前景的上边界
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
nTop = i;
i = img->height;   //对i赋大值，使得在break跳出内存循环后，直接在跳出外层循环
break;
}
}
}

//从下向上扫描，找到整体区域的前景的下边界
for (int i = img->height - 1; i >= 0; i--)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
nBttom = i;
i = -1;   //对i赋小值，使得在break跳出内存循环后，直接在跳出外层循环
break;
}
}
}

bool bStartSeg = false;      //是否已经开始某一个对象的分割
bool bBlackInCol;             //某一列中是否包含黑色像素

RECT rt;

//按列扫描，找到每一个目标的左右边界
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
bBlackInCol = false;
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
bBlackInCol = true;     //该列中发现黑点
if (!bStartSeg)  //还没有进入一个对象的分割
{
bStartSeg = true;//进入一个对象的分割
rt.left = j;
}
else
break;
}
}
if (j == (img->width - 1))   //扫描到最后一列了，说明整个图像扫描完毕
{
break;
}
//正处在分割状态，且扫描完一列都没有发现黑像素，表明当前对象分割完毕
if (bStartSeg && !bBlackInCol)
{
rt.right = j;     //对象右边界确定

//对象的粗略上下边界（有待精化）
rt.top = nTop;
rt.bottom = nBttom;
::InflateRect(&rt, 1, 1);  //矩形框膨胀一个像素，以免绘制时压到字符
vecRoughRECT.push_back(rt);   //插入vector
bStartSeg = false;   //当前分割结束
nObjCnt++;   //对象数目加1
}
}

RECT rtNEW;     //存放精化对象区域的矩形框
//由于得到了精确的左右边界，现在可以精化矩形框的上下边界
int nSize = vecRoughRECT.size();
for (int nObj = 0; nObj < nSize; nObj++)
{
rt = vecRoughRECT[nObj];
rtNEW.left = rt.left - 1;
rtNEW.right = rt.right + 1;
//从上向下逐行扫描边界
for (int i = rt.top; i < rt.bottom; i++)
{
for (int j = rt.left; j < rt.right; j++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
rtNEW.top = i - 1;
//对i赋大值，使得在break跳出内存循环后，直接在跳出外层循环
i = rt.bottom;
break;
}
}
}

//从下向上逐行扫描边界
for (int i = rt.bottom - 1; i > rt.top; i--)
{
for (int j = rt.left; j < rt.right; j++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
rtNEW.bottom = i + 1;
//对i赋小值，使得在break跳出内存循环后，直接在跳出外层循环
i = rt.top - 1;
break;
}
}
}
vecRECT.push_back(rtNEW);
}

//提取较大的框，擦除小的矩形框
for (int i = 0; i < vecRECT.size(); i++)
{
int x = vecRECT[i].left;
int y = vecRECT[i].top;
int x1 = vecRECT[i].right;
int y1 = vecRECT[i].bottom;
int area = (x1 - x)*(y1 - y);   //矩形的面积
//当面积小于阈值时，擦除当前矩形框中的前景，否则将当前矩形框压入新的vector
if (area < areaThreshold)
{
for (int i = y; i < y1 + 1; i++)
{
for (int j = x; j < x1 + 1; j++)
{
cvSetReal2D(img, i, j, 255);
}
}
}
else
{
vecRECTBig.push_back(vecRECT[i]);
}
}

//画矩形框，显示分割字符
for (int i = 0; i < vecRECTBig.size(); i++)
{
int x = vecRECTBig[i].left - 1;
int y = vecRECTBig[i].top - 1;
int x1 = vecRECTBig[i].right + 1;
int y1 = vecRECTBig[i].bottom + 1;
CvPoint pt1(x, y);
CvPoint pt2(x1, y1);
cvRectangle(img, pt1, pt2, CV_RGB(255, 0, 0), 1);
}
cvSaveImage("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\rect0.jpg", img);
return vecRECTBig;
}

效果图：


上一篇代码的效果图：



可以看到，本文的代码擦除最后面的小矩形框。原图见上一篇博客。