带划伤使得相邻两个字符连通，如何分割这两个字符opencv C++

可以使用OpenCV的图像处理函数来实现带划伤字符的分割。具体步骤如下：

1. 读取带划伤的字符图像，将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行二值化处理，使得字符部分为白色，背景部分为黑色。

3. 对二值化后的图像进行形态学处理，去除噪点和孤立的像素。

4. 使用轮廓检测函数（如findContours）找出字符图像中的轮廓，并对轮廓进行排序，以确定字符的顺序。

5. 对相邻的轮廓之间进行连通，将它们合并为一个字符。

6. 最后，将分割后的字符图像保存或显示出来。

以下是一个示例代码片段，用于实现带划伤字符的分割：

Mat src = imread("char_with_scratch.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat binary;
threshold(src, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
morphologyEx(binary, binary, MORPH_CLOSE, kernel);

vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

sort(contours.begin(), contours.end(), [](const vector<Point>& c1, const vector<Point>& c2) {
    return boundingRect(c1).x < boundingRect(c2).x;
});

for (int i = 0; i < contours.size() - 1; ++i) {
    Rect r1 = boundingRect(contours[i]);
    Rect r2 = boundingRect(contours[i + 1]);
    if (r2.x - r1.x < r1.width / 2 + r2.width / 2) {
        // 连通相邻的轮廓
        Rect r = r1 | r2;
        Mat roi = binary(r);
        imshow("ROI", roi);
        waitKey();
    }
}

在上面的代码中，我们首先将原始图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。然后使用形态学处理函数去除噪点和孤立的像素。接着使用轮廓检测函数找到字符图像中的轮廓，并对其进行排序，以确定字符的顺序。最后，对相邻的轮廓进行连通，将它们合并为一个字符，并在窗口中显示分割后的字符图像。

注意，上面的代码仅供参考，实际情况可能需要根据具体需求进行调整。