获取图像中每个字母的矩形边界 一个像素的能量计算

如何解决获取图像中每个字母的矩形边界 一个像素的能量计算

所以我试图用图像文件中每个字母的边界填充ArrayList<Rectangle>。

例如，给定这张.png图片：

我想用14个ArrayList<Rectangle>（每个字母一个矩形）填充一个Rectangle

我们可以假设图像仅包含两种颜色，一种用于背景，一种用于字母，在这种情况下，像素将是白色或红色。

起初，我以为我可以搜索字母之间的白列，然后，如果我发现了一个全白列，我可以通过获取最低的红色像素值和最高的红色像素值来获得宽度，{ 1}}，依此类推：

width = maxX-minX

问题在于字母之间没有空格，甚至没有1个像素：

我的下一个想法是，对于找到的每个红色像素，寻找一个尚未被发现的邻居，然后，如果我找不到一个邻居，我将拥有所有像素来获取该字母的边界。但是通过这种方法，我将获得2个矩形，用于像“ i”这样的字母，然后我可以编写一些算法来合并这些矩形，但是我不知道如何将其与其他多部分字母合并，在尝试之前，我想在这里问更多的想法

那么你们有什么想法吗？

解决方法

您可以使用OpenCV cv2.findContours()函数。不用使用cv2.drawcontours()函数绘制轮廓（突出显示字母的轮廓），而是可以使用cv2.rectangle并从{{1 }}功能。

,

如果不使用像OpenCV这样的库，我认为两步算法就足以解决问题。

1. 直方图
2. 接缝计算

1。直方图

C.....C..C...
.C.C.C...C...
. C.C....CCCC
1111111003111

• 点（.）表示背景颜色（白色）
• C表示背景颜色以外的任何颜色（在您的情况下为红色）

累计非背景颜色的垂直像素数会生成直方图。

        *
        *
******..****
0123456789AB

很明显，边界存在于6和7

2。接缝计算

由于完全没有空的垂直线，因此无法通过直方图解决We之类的情况。

接缝雕刻算法为我们提供了一些提示

• https://en.wikipedia.org/wiki/Seam_carving

更详细的实现见

• princeton.edu - seamCarving.html

一个像素的能量计算

红色数字不是像素的颜色值，而是从相邻像素计算出的能量值。

能量最小的垂直路径为我们提供了每个字符的边界。

3。在更多...

需要统计数据来确定是否应用接缝雕刻。

• 最大和最小字符宽度

即使直方图为我们提供了垂直边界，也不清楚一个组中是否有两个或多个字符。