甲骨文图像预处理的代码

甲骨文图像预处理是甲骨文识别系统的重要组成部分，它包括图像的灰度化、二值化、去噪、切割等步骤。以下是Python实现甲骨文图像预处理的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('oracle_bone.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 图像灰度化
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像二值化
_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 图像去噪
denoised_img = cv2.fastNlMeansDenoising(binary_img, None, 10, 7, 21)

# 图像切割
contours, _ = cv2.findContours(denoised_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i, contour in enumerate(contours):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if w > 10 and h > 10:
        cv2.imwrite('cut_' + str(i) + '.jpg', binary_img[y:y + h, x:x + w])

以上代码通过OpenCV库实现了甲骨文图像预处理的几个步骤，其中：

- `cv2.imread`函数用于读取图像。
- `cv2.cvtColor`函数用于将图像灰度化。
- `cv2.threshold`函数用于将灰度图像二值化。
- `cv2.fastNlMeansDenoising`函数用于去除二值化后图像中的噪点。
- `cv2.findContours`函数用于寻找图像中的轮廓。
- `cv2.boundingRect`函数用于获取轮廓的外接矩形。
- `cv2.imwrite`函数用于保存切割后的图像。

以上代码只是一个示例，具体的甲骨文图像预处理方法和参数设置还需要根据实际情况进行调整。