python图片字符分割白底黑字
时间: 2023-07-05 22:29:39 浏览: 50
您好!针对您的问题,可以使用以下步骤进行图片字符分割:
1. 将图片进行灰度化和二值化处理,使得图片的背景为白色,字符为黑色。
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
```
2. 对二值化后的图片进行轮廓检测,得到每个字符的轮廓。
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
3. 对每个字符的轮廓进行排序和裁剪,得到每个字符的图像。
```python
contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.boundingRect(c)[0])
for contour in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
roi = img[y:y + h, x:x + w]
```
4. 保存每个字符的图像。
```python
cv2.imwrite('character.png', roi)
```
希望这能帮到您!
相关问题
python对已经灰度化过的白底黑字图片进行字符分割
好的,针对您的问题,可以使用以下步骤对已经灰度化的白底黑字图片进行字符分割:
1. 首先,对已经灰度化的图片进行二值化处理,使得图片的背景为白色,字符为黑色。
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.png', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
```
2. 对二值化后的图片进行轮廓检测,得到每个字符的轮廓。
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
3. 对每个字符的轮廓进行排序和裁剪,得到每个字符的图像。
```python
contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.boundingRect(c)[0])
for contour in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
roi = img[y:y + h, x:x + w]
```
4. 保存每个字符的图像。
```python
cv2.imwrite('character.png', roi)
```
希望这能帮到您!
python实现将图片中的白底黑字转换为黑底白字
可以使用Python的Pillow库来实现将图片中的白底黑字转换为黑底白字。以下是一个简单的代码示例:
```python
from PIL import Image
# 读取图片
img = Image.open('input_image.png')
# 将图片转换为灰度图
gray_img = img.convert('L')
# 反转图片
inverted_img = Image.eval(gray_img, lambda x: 255 - x)
# 将反转后的图片转换为二值图
threshold = 100
binary_img = inverted_img.point(lambda x: 255 * (x > threshold))
# 保存图片
binary_img.save('output_image.png')
```
这个示例代码将输入图片中的白底黑字转换为黑底白字,并将结果保存为输出图片。你可以根据你的具体需求进行相应的修改。