【数图大作业】基于模板匹配的文字识别(二)(文字行列分割)

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简介: 【数图大作业】基于模板匹配的文字识别(二)(文字行列分割)

行分割


任务:


确定每行文字的开始行和结束行的位置。


步骤:


先将源图像进行二值化反色得到黑底白字的反色图,从反色图像第一行开始,判断反色图像中每行是否出现了白点,即原图中该行是否存在黑点,如果存在则表明该行存在汉字。


再次扫描,从第一行开始到倒数第二行,判断此行与下一行反色后白点总数是否满足一定条件。如果此行没有白点而下一行白点总数不为0,则下一行是汉字的上边界;如果此行白点总数不为0而下一行没有白点,则此行是汉字的下边界。


流程图:



代码:


int CVICALLBACK rowSplit (int panel, int control, int event, void *callbackData, int eventData1, int eventData2)
{
  Point point;
  PixelValue grayLevel;
  // 每行文字上界和下界的数目
  int topm=0, botm=0; 
  // 获取输入图像的宽高
  imaqGetImageSize (srcImage, &width, &height); 
  // 每行(反色后)白点的数目
  int *pt = calloc(height, sizeof(int)); 
  switch (event)
  {
  case EVENT_COMMIT:
  // 出现(反色后)白色像素则确定边界 
  for(int h = 0; h < height; h++)
  {   for(int w = 0; w < width; w++)
      {   point.x = w;
    point.y = h;
    imaqGetPixel(binImage, point, &grayLevel);
    if(grayLevel.grayscale == 255.0)
      *(pt + h) = *(pt + h) + 1;
         }
  }
  // 记录每行文字上界和下界
  for(int h = 0; h < height - 1; h++)
  {   
    if(*(pt + h) == 0 & *(pt + h + 1) > 0) 
    {
    topRow[topm++] = h; 
    num_row = num_row + 1; 
    }
    if(*(pt + h) > 0 & *(pt + h + 1) == 0) 
    bottomRow[botm++] = h; 
  }
  // 记录行分割后每行文字的高度
  for(int topm = 0; topm < num_row; topm++)
    _height[topm] = bottomRow[topm] - topRow[topm]; 
  break;
  }
  return 0;
}


列分割


任务:


确定每个文字的开始列和结束列的位置。


步骤:


在行分割的基础上,先进行行扫描,然后进行列扫描,判断一行汉字里的每一列是否出现了白点,即原图中该列是否存在黑点,如果存在则表明该列存在汉字。


再次扫描,从每一行的第一列开始扫描到倒数第二列,判断此列与下一列反色后白点总数是否满足一定条件。如果此列没有白点而下一列白点总数不为0,则下一列是字的左边界;如果此列白点总数不为0而下一列没有白点,则此列是字的右边界。


代码:


for(h = 0; h < num_row; h++)
{
  i = 0, j = 0;
  // 出现(反色后)白色像素则确定边界 
  for(int x = 0; x < width; x++)
  {   
  for(int y = topRow[h]; y <= bottonRow[h]; y++)
  {   
    point.x = x;
    point.y = y;
    imaqGetPixel(binImage, point, &grayLevel);
    if(grayLevel.grayscale == 255.0) 
     *(pt + h * width + x) = *(pt + h * width + x) + 1; 
    }
  }
  // 记录每行文字左界和右界
  for(int x = 0; x < width - 1; x++)
  {   
    if(*(pt + h * width + x) == 0 & *(pt + h * width + x + 1) > 0)   
      leftMargin[h][i++] = x;
    if(*(pt + h * width + x) > 0 & *(pt + h * width + x + 1) == 0)    
    {
    rightMargin[h][j++] = x; 
    num_col[h] = num_col[h] + 1;
    }
  }
  }


列分割的原理和行分割基本一致,但是有可能出现误分割的情况(字中间存在空隙,即某行文字中某列反色后白色像素点数目为0)。


左右结构字体防误切割


任务:


识别出类似于“八”和“川”这种可能会被误分割成两部分或三部分的字。


步骤:


1.对于“八”型的字:

如果列分割的时候被分成第h行的第i个和第i+1个字,则根据第i个和第i+1个字的左右边界坐标值是否满足一定条件,来判断是否需要合并。







通过分析字形,确定判断条件:

(1) 第i+1个字的左边界与第i个字的右边界相距小于文字高度的三分之一;

(2) 第i+1个字的右边界与第i个字的左边界相距小于文字高度;

(3) 第i+2个字的右边界与第i个字的左边界相距大于文字高度。

以上三个条件都满足,则为“八”型的字。


对于“八”型的字,将初次列分割得到第i个和第i+1个字的左右边界合并,并将该行字的个数减去1。


2.对于“川”型的字:

如果列分割的时候被分成第h行的第i个、第i+1个字和第i+2个字,则根据第i个、第i+1个字和第i+2个字的左右边界坐标值是否满足一定条件,来判断是否需要合并。




通过分析字形,确定判断条件:

(1) 第i+2个字的左边界与第i+1个字的右边界相距小于文字高度的三分之一;

(2) 第i+1个字的左边界与第i个字的右边界相距小于文字高度的三分之一;

(3) 第i+2个字的右边界与第i个字的左边界相距小于文字高度;

(4) 第i+3个字的右边界与第i个字的左边界相距大于文字高度。

以上条件(1)和(2)满足任意一条,同时满足条件(3)和(4),则为“川”型的字。


对于“川”型的字,将初次列分割得到第i个、第i+1个和第i+2个字的左右边界合并,并将该行字的个数减去2。


流程图:




代码:


for(i = 0; i < num_col[h]; i++)
{   
  // 判断是否为“八”字这类容易被误分割成两部分的字,并对此进行合并
  if((leftMargin[h][i+1] - rightMargin[h][i] <= _height[h]/3) && (rightMargin[h][i+1] - leftMargin[h][i] <= _height[h]) 
  && (rightMargin[h][i+2] - leftMargin[h][i] >= _height[h]))              
  {   
  for(g = i; g < num_col[h]; g++)
    rightMargin[h][g] = rightMargin[h][g+1]; 
  for(j = i + 1; j < num_col[h]; j++)
    leftMargin[h][j] = leftMargin[h][j+1]; 
    num_col[h] = num_col[h] - 1; 
  }
  // 判断是否为“川”字这类容易被误分割成三部分的字,并对此进行合并  
  if(((leftMargin[h][i+2] - rightMargin[h][i+1] <= _height[h]/3) || (leftMargin[h][i+1] - rightMargin[h][i] <= _height[h]/3))
  && (rightMargin[h][i+2] - leftMargin[h][i] <= _height[h]) && (rightMargin[h][i+3] - leftMargin[h][i] >= _height[h]))
  {   
  for(g = i;g < num_col[h]; g++)
    rightMargin[h][g] = rightMargin[h][g+2]; 
  for(j = i + 1; j < num_col[h]; j++)
    leftMargin[h][j] = leftMargin[h][j+2]; 
    num_col[h] = num_col[h] - 2; 
  }
}


分割效果



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