python实现字符图像归一化和阈值分割

字符图像归一化和阈值分割是图像处理中常用的两个步骤。下面是Python实现字符图像归一化和阈值分割的步骤：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像并转换为灰度图像

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 归一化处理

归一化处理可以使不同尺寸的字符图像具有相同的大小，方便后续的处理。

resized = cv2.resize(gray, (28, 28), interpolation = cv2.INTER_AREA)

上述代码将灰度图像的大小调整为28x28像素。

4. 阈值分割

阈值分割可以将图像的前景和背景分离开来，方便字符识别。

_, thresh = cv2.threshold(resized, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

上述代码使用大津算法进行二值化处理，并将黑色和白色颜色反转。

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 归一化处理
resized = cv2.resize(gray, (28, 28), interpolation = cv2.INTER_AREA)

# 阈值分割
_, thresh = cv2.threshold(resized, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 显示结果
cv2.imshow('resized', resized)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()