ANN在訓練和識別時都只能將一個單獨的數字作爲樣本，因此對於掃描圖像中的多個連續數字需要進行分割。具體算法如下：
1，確定圖像中字符的大致高度範圍：先自下而上對圖像進行逐行掃描，直到遇到第一個黑素像素，記下行號，然後自上而下對圖像進行逐行掃描，直到遇到第一個黑素像素，記下行號。這兩個行號就標誌出了字符大致的高度範圍。
2，確定每個字符的左起始和右終止位置：在第一步得到的高度範圍內進行自左向右逐列掃描，遇到第一個黑色像素時，認爲是字符分割的起始位，然後繼續掃描，直到遇到有一列中沒有黑色像素，認爲是這個字符的右終止位置，準備開始進行下一個字符的分割。按照上述方法繼續掃描，直到掃描到圖像的最右端。這樣就得到了每個字符的比較精確的快讀範圍。
3，在已知的每個字符比較精確的寬度範圍內，再按照第一步的方法，分別自下而上和自上而下，逐行掃描，來獲取每個字符精確的高度範圍。
本文較前一篇字符分割的區別在於，增加了對矩形框的篩選功能，並對不需要的矩形框中的字符可以擦除。代碼如下：
/****************************************************************
功能： 對前景目標（如字符）進行劃分，將各個字符的輪廓矩形返回
參數： img：輸入等待分割的圖像
int areaThreshold：面積閾值，當分割後的字符小於這個值時，會擦除該字符，用於去除噪音等小區域雜點干擾
注 ： 只能處理二值圖像
返回值： 返回分割字符的矩形框
***************************************************************/
vector<RECT> Ctry::ObjectSegment(IplImage* img, int areaThreshold)
{
vector<RECT> vecRoughRECT; //粗略對象輪廓的矩形向量數組
vector<RECT> vecRECT; //精化後對象輪廓的矩形向量數組
vector<RECT> vecRECTBig; //存放精化對象區域中大的的矩形框
//清空用來表示每個對象的vector
vecRoughRECT.clear();
vecRECT.clear();
vecRECTBig.clear();
int nTop, nBttom; //整體前景區域的上下邊界
int nObjCnt = 0; //對象數目
//從上向下掃描，找到整體區域的前景的上邊界
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
nTop = i;
i = img->height; //對i賦大值，使得在break跳出內存循環後，直接在跳出外層循環
break;
}
}
}
//從下向上掃描，找到整體區域的前景的下邊界
for (int i = img->height - 1; i >= 0; i--)
{
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
nBttom = i;
i = -1; //對i賦小值，使得在break跳出內存循環後，直接在跳出外層循環
break;
}
}
}
bool bStartSeg = false; //是否已經開始某一個對象的分割
bool bBlackInCol; //某一列中是否包含黑色像素
RECT rt;
//按列掃描，找到每一個目標的左右邊界
for (int j = 0; j < img->width; j++)
{
bBlackInCol = false;
for (int i = 0; i < img->height; i++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
bBlackInCol = true; //該列中發現黑點
if (!bStartSeg) //還沒有進入一個對象的分割
{
bStartSeg = true;//進入一個對象的分割
rt.left = j;
}
else
break;
}
}
if (j == (img->width - 1)) //掃描到最後一列了，說明整個圖像掃描完畢
{
break;
}
//正處在分割狀態，且掃描完一列都沒有發現黑像素，表明當前對象分割完畢
if (bStartSeg && !bBlackInCol)
{
rt.right = j; //對象右邊界確定
//對象的粗略上下邊界（有待精化）
rt.top = nTop;
rt.bottom = nBttom;
::InflateRect(&rt, 1, 1); //矩形框膨脹一個像素，以免繪製時壓到字符
vecRoughRECT.push_back(rt); //插入vector
bStartSeg = false; //當前分割結束
nObjCnt++; //對象數目加1
}
}
RECT rtNEW; //存放精化對象區域的矩形框
//由於得到了精確的左右邊界，現在可以精化矩形框的上下邊界
int nSize = vecRoughRECT.size();
for (int nObj = 0; nObj < nSize; nObj++)
{
rt = vecRoughRECT[nObj];
rtNEW.left = rt.left - 1;
rtNEW.right = rt.right + 1;
//從上向下逐行掃描邊界
for (int i = rt.top; i < rt.bottom; i++)
{
for (int j = rt.left; j < rt.right; j++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
rtNEW.top = i - 1;
//對i賦大值，使得在break跳出內存循環後，直接在跳出外層循環
i = rt.bottom;
break;
}
}
}
//從下向上逐行掃描邊界
for (int i = rt.bottom - 1; i > rt.top; i--)
{
for (int j = rt.left; j < rt.right; j++)
{
double pixel = cvGetReal2D(img, i, j);
if (int(pixel) == 0)
{
rtNEW.bottom = i + 1;
//對i賦小值，使得在break跳出內存循環後，直接在跳出外層循環
i = rt.top - 1;
break;
}
}
}
vecRECT.push_back(rtNEW);
}
//提取較大的框，擦除小的矩形框
for (int i = 0; i < vecRECT.size(); i++)
{
int x = vecRECT[i].left;
int y = vecRECT[i].top;
int x1 = vecRECT[i].right;
int y1 = vecRECT[i].bottom;
int area = (x1 - x)*(y1 - y); //矩形的面積
//當面積小於閾值時，擦除當前矩形框中的前景，否則將當前矩形框壓入新的vector
if (area < areaThreshold)
{
for (int i = y; i < y1 + 1; i++)
{
for (int j = x; j < x1 + 1; j++)
{
cvSetReal2D(img, i, j, 255);
}
}
}
else
{
vecRECTBig.push_back(vecRECT[i]);
}
}
//畫矩形框，顯示分割字符
for (int i = 0; i < vecRECTBig.size(); i++)
{
int x = vecRECTBig[i].left - 1;
int y = vecRECTBig[i].top - 1;
int x1 = vecRECTBig[i].right + 1;
int y1 = vecRECTBig[i].bottom + 1;
CvPoint pt1(x, y);
CvPoint pt2(x1, y1);
cvRectangle(img, pt1, pt2, CV_RGB(255, 0, 0), 1);
}
cvSaveImage("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\rect0.jpg", img);
return vecRECTBig;
}
效果圖：
上一篇代碼的效果圖：
可以看到，本文的代碼擦除最後面的小矩形框。原圖見上一篇博客。
