matlab投影法横纵字符分割，累加确定坐标提取进空白图像中

您提到的这个问题比较复杂，需要详细分析您的数据和目标。以下是一些常见的字符分割和坐标提取的方法，供您参考：

1. 利用投影法进行字符分割：对于一张黑白图像，我们可以将其分成若干个垂直方向的条带，然后对每个条带进行投影，得到一个一维的投影数组。通过分析投影数组的峰值和谷值，可以确定字符的位置，从而实现字符分割。具体实现可以参考matlab中的imhist函数。

2. 利用累加投影法确定字符位置：累加投影法是一种常见的字符分割方法，其思想是先将字符图像进行二值化处理，然后对其进行垂直方向的投影，得到一个一维的投影数组。接着，我们对投影数组进行累加，得到一个累加投影数组。通过分析累加投影数组的峰值和谷值，可以确定字符的位置。

3. 利用坐标提取进空白图像中：在确定了字符的位置之后，我们可以通过matlab中的imcrop函数将其从原始图像中剪裁出来，并将其放置到一个空白图像中。在放置的过程中，我们可以根据字符位置的信息确定字符在空白图像中的坐标。具体实现可以参考matlab中的imcrop函数和matlab中的imwrite函数。

以上是一些常见的字符分割和坐标提取方法，希望能对您有所帮助。

相关问题

matlab用投影法横纵向分割字符累加，设置字符个数提取复制到空白图像正中

实现这个功能的大致思路如下：

1. 载入图像并对其进行预处理，比如二值化、去除噪声、锐化等。
2. 利用投影法计算图像的行和列的像素值累加和，得到字符的横纵向分布情况。
3. 根据横纵向的累加结果，确定字符的位置和大小，将字符从原图中剪切出来，并复制到一个空白的图像中。
4. 重复步骤3，直到所有字符都被提取出来。
5. 将所有字符都提取到空白图像中后，将它们按顺序排列，并将它们复制到原图像的中心位置。

下面是一个大致的 Matlab 代码实现：

% 载入图像并进行预处理
img = imread('example.jpg');
img = im2bw(img); % 二值化
img = bwareaopen(img, 30); % 去除小的噪点
img = imsharpen(img); % 锐化

% 计算横向和纵向的像素值累加和
rowSum = sum(img, 2);
colSum = sum(img, 1);

% 确定字符的位置和大小，并将字符提取到空白图像中
charCount = 0;
blankImg = zeros(size(img));
while true
    % 找到第一个非空行和非空列
    firstRow = find(rowSum > 0, 1);
    firstCol = find(colSum > 0, 1);
    if isempty(firstRow) || isempty(firstCol)
        break;
    end
    
    % 找到最后一个非空行和非空列
    lastRow = find(rowSum > 0, 1, 'last');
    lastCol = find(colSum > 0, 1, 'last');
    
    % 提取字符并复制到空白图像中
    charImg = img(firstRow:lastRow, firstCol:lastCol);
    charCount = charCount + 1;
    [charHeight, charWidth] = size(charImg);
    blankImg(ceil(end/2-charHeight/2)+1:ceil(end/2+charHeight/2), ...
             ceil(end/2-charWidth/2)+1:ceil(end/2+charWidth/2)) = charImg;
    
    % 将已经提取的字符所在行和列的像素值累加和置为0
    rowSum(firstRow:lastRow) = 0;
    colSum(firstCol:lastCol) = 0;
end

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(1, 2, 2);
imshow(blankImg);
title('提取的字符');

matlab用投影法横纵向分割字符累加，确定坐标，根据字符个数设置相同数量空白图像复制到图像正中

您可以按照以下步骤使用投影法进行横纵向分割字符累加并确定坐标：

1.读取字符图像并将其转换为灰度图像。

2.计算横向和纵向的投影值。可以使用sum函数来计算。

- 横向投影值：将每行的像素值相加得到一行的投影值。
- 纵向投影值：将每列的像素值相加得到一列的投影值。

例如，可以使用以下代码计算横向投影值：

h_proj = sum(gray_image, 2);

3.根据投影值确定字符的位置。可以使用find函数来查找投影值中的峰值，即字符的位置。

- 横向位置：找到横向投影值中的峰值即可确定每行字符的位置。
- 纵向位置：找到纵向投影值中的峰值即可确定每列字符的位置。

例如，可以使用以下代码找到横向位置：

h_peaks = find(h_proj > threshold);

其中，threshold是一个阈值，用于筛选峰值。

4.根据字符的位置进行横纵向分割。可以使用imcrop函数来裁剪图像。

例如，可以使用以下代码对每行字符进行分割：

for i = 1:length(h_peaks)-1
    char_image = imcrop(gray_image, [0 h_peaks(i) size(gray_image, 2) h_peaks(i+1)-h_peaks(i)]);
    % 对每个字符进行处理
end

5.根据字符的个数设置相同数量的空白图像。可以使用imresize函数来调整图像大小，并使用imadd函数将空白图像复制到原始图像正中央。

例如，可以使用以下代码生成一个空白图像，并将其复制到原始图像中央：

blank_image = uint8(zeros(size(char_image)));
blank_image = imresize(blank_image, size(char_image));
num_chars = 10; % 假设有10个字符
result_image = gray_image; % 假设原始图像为gray_image
for i = 1:num_chars
    result_image = imadd(result_image, blank_image);
end

最终，您可以将以上步骤结合起来，实现对字符图像的横纵向分割累加，并生成相应数量的空白图像。