如何改进这个代码,使其能根据投影值分割图片
时间: 2024-01-31 12:02:07 浏览: 35
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:
```python
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。