能显示出横向和纵向投影图吗

当然可以。横向投影和纵向投影是图像处理中常用的方法，可以用来提取图像的特征或边缘信息。以下是Python代码示例，可以实现横向和纵向投影，并将结果显示出来。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('image.jpg',0) #读取灰度图像

# 横向投影
horizontal = np.sum(img, axis=1)
plt.plot(horizontal, range(horizontal.shape[0]))
plt.gca().invert_yaxis()
plt.title('Horizontal Projection')
plt.show()

# 纵向投影
vertical = np.sum(img, axis=0)
plt.plot(range(vertical.shape[0]), vertical)
plt.title('Vertical Projection')
plt.show()

其中，`img`为输入的灰度图像，`horizontal`和`vertical`分别为横向和纵向投影的结果，使用`plot`函数和`invert_yaxis`函数可以将结果显示出来。

相关问题

如何改进这个代码，使其能根据投影值分割图片

要实现根据投影值分割图片，可以在图像的横向或纵向投影中寻找极值点，然后将图像分割成若干个子图。以下是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像并将其转换成灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 计算图像的横向和纵向投影
h_proj = np.sum(img, axis=1)
v_proj = np.sum(img, axis=0)

# 寻找横向投影的极值点
h_max = np.max(h_proj)
h_min = np.min(h_proj)
h_thresh = (h_max + h_min) / 2
h_top = 0
h_bottom = img.shape[0] - 1
for i in range(img.shape[0]):
    if h_proj[i] > h_thresh:
        h_top = i
        break
for i in range(img.shape[0]-1, -1, -1):
    if h_proj[i] > h_thresh:
        h_bottom = i
        break

# 寻找纵向投影的极值点
v_max = np.max(v_proj)
v_min = np.min(v_proj)
v_thresh = (v_max + v_min) / 2
v_left = 0
v_right = img.shape[1] - 1
for i in range(img.shape[1]):
    if v_proj[i] > v_thresh:
        v_left = i
        break
for i in range(img.shape[1]-1, -1, -1):
    if v_proj[i] > v_thresh:
        v_right = i
        break

# 分割图像
sub_img = img[h_top:h_bottom+1, v_left:v_right+1]

# 显示分割结果
plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(sub_img,cmap = 'gray')
plt.title('Segmented Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

在这个代码中，首先计算了图像的横向和纵向投影，并找到了横向和纵向投影的极值点，然后根据这些极值点将图像分割成若干个子图。最后，使用Matplotlib库将原图和分割结果显示出来。

需要注意的是，这个代码只是一个简单的示例，对于复杂的图像可能需要进行更多的处理，比如去除噪声、对投影图进行平滑处理等。同时，该代码中的分割方法也只是一种简单的分割方法，对于不同类型的图像可能需要使用不同的分割方法。

能加上图片裁剪功能吗

当然可以加上图片裁剪功能。下面是修改后的代码，可以实现对原始图像进行投影法分割，并将分割后的子图像保存为单独的文件：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 求出横向和纵向的投影值
h, w = binary.shape[:2]
h_proj = np.sum(binary, axis=1)
w_proj = np.sum(binary, axis=0)

# 绘制横向投影图
h_proj_img = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
for i in range(h):
    cv2.line(h_proj_img, (0, i), (int(h_proj[i] * w / h), i), 255, 1)

# 绘制纵向投影图
w_proj_img = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)
for i in range(w):
    cv2.line(w_proj_img, (i, h), (i, h - int(w_proj[i] * h / w)), 255, 1)

# 分割图像
h_lines = cv2.findContours(h_proj_img.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
h_lines = sorted(h_lines, key=cv2.boundingRect)
for i, contour in enumerate(h_lines):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if h > 10:
        roi = img[y:y + h, x:x + w]
        cv2.imwrite('roi_{}.png'.format(i), roi)

# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('binary', binary)
cv2.imshow('h_proj', h_proj_img)
cv2.imshow('w_proj', w_proj_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例代码中加入了分割图像的代码。首先，利用`cv2.findContours()`函数找到横向投影图中的连通区域，并按照从上到下的顺序进行排序；然后，遍历每个连通区域，如果高度大于10个像素，就将该区域对应的子图像裁剪出来，并保存为单独的文件。裁剪后的子图像文件名为`roi_{}.png`，其中`{}`表示子图像的编号。

需要注意的是，这个示例代码中的分割阈值是10像素，也就是说，连通区域高度小于10个像素的部分会被忽略。如果需要调整分割阈值，可以修改`h > 10`这一行的代码。