利用图像在垂直方向上的投影找寻字符在图像中的大概位置(利用离散序列一阶差分找寻序列下降沿)
利用图像在垂直方向上的投影找寻字符在图像中的大概位置(利用离散序列一阶差分找寻序列下降沿)图像在水平方向上的投影的定义为：每行的灰度累计值，这些值串起来构成了水平方向上的投影曲线；
图像在垂直方向上的投影的定义为：每列的灰度累计值，这些值串起来构成了垂直方向上的投影曲线。
在OpenCV中，可以使用函数reduce()快速求出图像在水平方向和垂直方向的投影，其C++原型如下：
void cv::reduce(InputArray src,
OutputArray dst,
int dim,
int rtype,
int dtype = -1 )
这个函数要求输入矩阵是二维矩阵。
参数dim表示是将矩阵减至一行还是一列。
当dim=0时，将矩阵减至一行；
当dim=1,将矩阵减至一列。
参数rtype表示在对矩阵作缩减操作的运算类型，有以下几种取值：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2023/2023-03/001/30.png
最后一个参数 dtype取负值时，输出向量的数据类型和输入矩阵一样。
图像在水平方向上和在垂直方向上的投影是一维离散序列，我们可以通过差分运算来找寻序列的下降沿、上升沿、极大值(波峰)、极小值(波谷)，详细原理见我的另一篇博文，链接如下：
https://www.hhai.cc/thread-231-1-1.html
查找离散序列下降沿、上升沿、极大值(波峰)、极小值(波谷)的用途：
常用于图像分割、字符检测及提取、文本分类等领域。
为什么有这样的作用？因为查到上面这些特殊点就相当于是找到了字符的大概位置，大家可结合下面这个代码的运行结果进行理解。
下面这个代码通过寻找“图像在垂直方向上的投影”的下降沿，从而定位出了图像中字符的大致位置。
代码中用到的图的下载链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1WQtLtyPBPZgM1EpPOxXoLg 提取码：44fd
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//OpenCV版本 OpenCV3.0
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
// 计算图像垂直方向投影的下降沿，并标注在原图中
void findPeak(cv::Mat srcImage, vector<int>& resultVec)
{
cv::Mat verMat;
cv::Mat resMat = srcImage.clone();
// 阈值化操作
int thresh = 130;
int threshType = 0;
// 预设最大值
const int maxVal = 255;
// 通过预设的阈值对图像进行二值化处理
cv::threshold( srcImage, srcImage, thresh, maxVal , threshType );
// 计算垂直投影
srcImage.convertTo(srcImage, CV_32FC1);
cv::reduce(srcImage, verMat, 0, CV_REDUCE_SUM);
//std::cout << verMat << std::endl;
// 求序列的一阶前向差分
float* iptr = (float*)verMat.data;
vector<int> first_order_diff(verMat.cols-1 , 0);
for(int i=0;i<=verMat.cols-2;++i, ++iptr) //最后一个点的一阶前向差分值不存在，所以这里的范围是“0到verMat.cols-2”
{
first_order_diff=*(iptr + 1) - *iptr;;
}
//找出序列的下降沿位置
for(int i =0;i<=verMat.cols-3;++i)
{
if(first_order_diff==0&&first_order_diff<0)
{
resultVec.push_back(i+1);
}
}
// 输出下降沿位置，并绘制在原图中
std::cout <<"下降沿位置 ";
for(int i = 0; i< resultVec.size(); i++)
{
std::cout << resultVec << " ";
for (int ii = 0; ii < resMat.rows; ++ii)
{
resMat.at<uchar>(ii,resultVec)=255;
}
}
imshow("resMat", resMat);
}
int main()
{
cv::Mat image = imread("E:/material/images/P0035-Image-projection-02.jpg",0);
if(!image.data)
return 0;
imshow("Image", image);
vector<int> resultVec;
findPeak(image, resultVec);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
运行结果如下图所示：
http://pic1.hhai.cc/pic1/2023/2023-03/001/31.png
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