c语言编程实现灰度图像中的文本区域定位，已知文本区域大小为100*100

文本区域定位是一个比较复杂的问题，需要使用图像处理技术。下面介绍一种基于灰度值的简单方法：

1. 读取灰度图像。

2. 对图像进行滤波处理，可以使用高斯滤波或者中值滤波等方法。

3. 对滤波后的图像进行二值化处理，将灰度值大于某个阈值的像素设置为1，小于等于阈值的像素设置为0。

4. 对二值化后的图像进行形态学处理，可以使用腐蚀和膨胀等方法，消除噪声和填补空洞。

5. 对形态学处理后的图像进行连通域分析，将相邻的像素点聚合成一个区域。

6. 对每个区域进行特征提取，可以使用周长、面积等特征来判断是否为文本区域。

7. 如果特征符合文本区域的特征，将该区域标记为文本区域，并将其位置记录下来。

8. 绘制定位结果，将文本区域用矩形框标记出来。

下面是一个简单的代码示例，可以帮助你理解上述步骤：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int main(int argc, char* argv[])
{
    IplImage* img = cvLoadImage("input.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    if (!img) {
        printf("Error: could not load image\n");
        return 1;
    }

    // 高斯滤波
    cvSmooth(img, img, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0);
    
    // 二值化
    int threshold = 128;
    cvThreshold(img, img, threshold, 255, CV_THRESH_BINARY);

    // 形态学处理
    IplConvKernel *kernel = cvCreateStructuringElementEx(3, 3, 1, 1, CV_SHAPE_RECT, NULL);
    cvErode(img, img, kernel, 1);
    cvDilate(img, img, kernel, 1);
    cvReleaseStructuringElement(&kernel);

    // 连通域分析
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
    CvSeq* contours = 0;
    int ncontours = cvFindContours(img, storage, &contours, sizeof(CvContour),
                                    CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));
    
    // 特征提取
    int min_area = 10000; // 文本区域最小面积
    for (CvSeq* c = contours; c != NULL; c = c->h_next) {
        double area = fabs(cvContourArea(c, CV_WHOLE_SEQ, 0));
        if (area > min_area) {
            CvRect rect = cvBoundingRect(c, 0);
            cvRectangle(img, cvPoint(rect.x, rect.y), cvPoint(rect.x+rect.width, rect.y+rect.height),
                        cvScalar(255), 1, 8, 0);
        }
    }

    // 显示结果
    cvNamedWindow("Text Localization", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvShowImage("Text Localization", img);
    cvWaitKey(0);

    cvReleaseMemStorage(&storage);
    cvReleaseImage(&img);
    cvDestroyAllWindows();

    return 0;
}

需要注意的是，这只是一种简单的方法，对于复杂的图像或者不同的文本区域大小，可能要使用更加复杂的算法来进行处理。