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比较适合与验证码的处理，毕竟八邻域降噪不能消除比较大的噪点，为了尽量减少噪点对后续识别精度产生负面影响，
最好还是把文字拆分为单个的字符图像，然后再去识别，精度会更高一些
垂直投影和水平投影结合起来分割，可以做到截取最小的分辨率，减少干扰
垂直投影
private org.opencv.core.Mat projectionVerticality(org.opencv.core.Mat mat) { org.opencv.core.Mat projectionMat = mat.clone();//曲线救国，获取同样一个mat projectionMat.setTo(new org.opencv.core.Scalar(255));//然后再把颜色换成白色 Double[] dotList = new Double[mat.cols()];//创建一个list用于存储每一列的黑点数量 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); System.out.println(mat.dump()); int col = mat.cols(); int row = mat.rows(); for (int x = 0; x < col; x++) { dotList[x] = 0.0; for (int y = 0; y < row; y++) { double binData = mat.get(y, x)[0]; if (binData == 0) {//黑色 dotList[x]++; } } } //然后生成投影图 for (int x = 0; x < mat.cols(); x++) { for (int y = 0; y < mat.rows(); y++) { if (x == 147) { System.out.println("下一行将会出现错误"); } if (y < dotList[x]) { projectionMat.put(y, x, 0); System.out.println(x + "列" + y + "行"); } } } return projectionMat; }
水平投影
private org.opencv.core.Mat projectionHorizontal(org.opencv.core.Mat mat) { org.opencv.core.Mat projectionMat = mat.clone();//曲线救国，获取同样一个mat projectionMat.setTo(new org.opencv.core.Scalar(255));//然后再把颜色换成白色 Double[] dotList = new Double[mat.rows()];//创建一个list用于存储每一列的黑点数量 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); System.out.println(mat.dump()); int col = mat.cols(); int row = mat.rows(); for (int y = 0; y < row; y++) { dotList[y] = 0.0; for (int x = 0; x < col; x++) { double binData = mat.get(y, x)[0]; if (binData == 0) {//黑色 dotList[y]++; } } } //然后生成投影图 for (int y = 0; y < mat.rows(); y++) { for (int x = 0; x < mat.cols(); x++) { try { if (x < dotList[y]) { projectionMat.put(y, x, 0); } } catch (Exception e) { System.out.println("正在处理第：" + y + "行，第" + x + "列"); } } } return projectionMat; }
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原文地址：https://www.cnblogs.com/jnhs/p/11329414.html
