圖片中的字元分割提取(基於opencv)

源圖片

像這些圖片的字元就比較好操作，每個字元都獨立，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。）

二值化後的圖片

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。

最後的結果

下面是源碼：

1. #include"stdafx.h"
2. #include"cv.h"
3. #include"highgui.h"
4. #include"cxcore.h"
8. intmain(intargc,char*argv[])
9. {
10. IplImage*imgSrc=cvLoadImage("D:\4.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
11. IplImage*img_gray=cvCreateImage(cvGetSize(imgSrc),IPL_DEPTH_8U,1);
12. cvCvtColor(imgSrc,img_gray,CV_BGR2GRAY);
13. cvThreshold(img_gray,img_gray,100,255,CV_THRESH_BINARY_INV);//CV_THRESH_BINARY_INV使得背景為黑色，字元為白色，這樣找到的最外層才是字元的最外層
14. cvShowImage("ThresholdImg",img_gray);
15. CvSeq*contours=NULL;
16. CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage(0);
17. //上面源圖片有瑕疵可以用腐蝕，膨脹來祛除
18. intcount=cvFindContours(img_gray,storage,&contours,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL);
19. printf("輪廓個數：%d",count);
20. intidx=0;
21. charszName[56]={0};
22. inttempCount=0;
23. for(CvSeq*c=contours;c!=NULL;c=c->h_next){
24. CvRectrc=cvBoundingRect(c,0);
25. //if()
26. //{
27. //continue;這裡可以根據輪廓的大小進行篩選
28. //}
29. cvDrawRect(imgSrc,cvPoint(rc.x,rc.y),cvPoint(rc.x+rc.width,rc.y+rc.height),CV_RGB(255,0,0));
30. IplImage*imgNo=cvCreateImage(cvSize(rc.width,rc.height),IPL_DEPTH_8U,3);
31. cvSetImageROI(imgSrc,rc);
32. cvCopyImage(imgSrc,imgNo);
33. cvResetImageROI(imgSrc);
34. sprintf(szName,"wnd_%d",idx++);
35. cvNamedWindow(szName);
36. cvShowImage(szName,imgNo);
37. cvReleaseImage(&imgNo);
38. }
39. cvNamedWindow("src");
40. cvShowImage("src",imgSrc);
41. cvWaitKey(0);
42. cvReleaseMemStorage(&storage);
43. cvReleaseImage(&imgSrc);
44. cvReleaseImage(&img_gray);
45. cvDestroyAllWindows();
46. return0;
47. }
49. theend!

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