以倾斜字体检测单词之间的空格（条形）

Question

我写了一个python脚本来检测图像中编码的字母。该脚本使用 openCV的templateMatching 来匹配图像中嵌入的字符/字母。除了空格（空格键）字符外，检测工作正常。

这是一个示例图像
    

在python中使用（或不使用）openCV是否有一些（简单/直接）方法来检测单词之间的空白？

Answer 1

您可以沿倾斜的垂直线扫描空白区域

1. 扫描整个图片
2. 计算每行字体数
3. 如果没有计算像素，则找到间隙（绿线和蓝线）

4. 计算加入的差距行（w）

   如果更宽或等于阈值（在你的情况下为3）那么找到的差距是单词之间的差距（蓝线）

这就是我在C ++中的表现：

int x,y,i,w;
picture pic0,pic1,pic2; // pic0 - original input image,pic1 output, pic2 temp

pic1=pic0;              // copy input image pic0 to pic2
pic2=pic0;              // copy input image pic0 to pic1
pic2.rgb2i();           // and convert to grayscale intensity

for (w=0,x=pic2.ys>>1;x<pic2.xs;x++)
    {
    // count pixels per skewed vertical line
    for (i=0,y=0;y<pic2.ys;y++)
     if (pic2.p[y][x-(y>>1)].dd<200) i++;
    if (!i) w++; // increment gap width
    if ((i)||(x==pic2.xs-1))
        {
        if (w>=3)   // if gap bigger then treshold
            {       // draw blue gap lines
            for (i=x,x-=w;x<i;x++)
             for (y=0;y<pic1.ys;y++)
              pic1.p[y][x-(y>>1)].dd=0x000000FF;
            }
        w=0;
        continue;
        }
    // if gap found draw green line
    for (y=0;y<pic1.ys;y++)
     pic1.p[y][x-(y>>1)].dd=0x0000FF00;
    }

这是输出的样子：



我使用自己的图片类图片，所以有些成员是：
xs,ys是图像的大小（以像素为单位）
p[y][x].dd是（x，y）位置的像素，为32位整数类型
clear(color)清除整个图像
resize(xs,ys)将图片调整为新分辨率

<强> [注释]

这使用固定的倾斜角度进行扫描以使其强大，您需要首先找到倾斜角度，然后沿着它扫描。

最后一个差距也应该是蓝色我忘了执行if (w>=3)...，如果最后x被处理，而不管i。源已更新，但图像不是。