如何根据水平线分割图像？

Question

我需要一种拆分图像的标题和蓝图部分的方法，但是现在我对如何执行此操作没有任何想法。 （不能使用原始图像，所以我尝试重新创建它）

我尝试使用opencv的背景线来执行此操作，但是由于蓝图，它检测到很多不同的线，所以我找不到清晰的位置来剪切图像。

（像这样：）

我需要的是标题和蓝图的2张不同图像，但是现在我找不到一种很好的方法来做到这一点，因此将不胜感激。

Answer 1

对于给定的输入图像：

如果我使用以下代码：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test1.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)
for rho,theta in lines[0]:
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a*rho
    y0 = b*rho
    x1 = int(x0 + 1000*(-b))
    y1 = int(y0 + 1000*(a))
    x2 = int(x0 - 1000*(-b))
    y2 = int(y0 - 1000*(a))
    cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),2)
cv2.imwrite('houghlines3.jpg',img)

我得到以下输出：

看到只有一条大的直线可以区分标题和蓝图部分。如果仅打印y1和y2，则可以获得该行的起始和结束y坐标。在这种情况下，它们是y1 : 140, y2 : 141。现在，您需要的是像这样将图片裁剪为y像素141值：

img = cv2.imread(path/to/original/image)
img_header = img[:141,:]
img_blueprint = img[141:, :]
cv2.imwrite("header.png", img_header)
cv2.imwrite("blueprint.png", img_blueprint)

现在，解决您的问题。这是一种可能的方法。看到区分标题的最大直线，并且通过霍夫线变换，通过三个不同的红色直线检测到了蓝图。对于这三行，起始y坐标将非常接近，例如说142，145，143。您需要将直线（y2）的所有结尾y坐标附加到列表中，并基于5-10像素阈值的邻接关系将它们全部聚类，以最大的聚类，以最大的结尾y坐标为准。从群集中获取纵坐标并相应地裁剪原始图像。

Answer 2

如果将标题和内容分开的线是图像宽度上最长的黑色线，则可以通过将每一行的像素相加然后找到哪一行加起来最少（即黑色最多）来找到它像素：

# get sums across rows
rowSums = np.sum(image,axis=1)

# get index of blackest row
longestBlack = np.argmin(rowSums)