python+opencv图像投影、水平投影、垂直投影

python+opencv图像投影

一、图像投影

水平投影：以y轴为轴投影

垂直投影：以x轴为轴投影

原图：

二、水平投影

代码及解释：

 1 #水平投影
 2 import numpy as np
 3 import cv2 as cv 
 4 img=cv.imread("123.jpg",0)
 5 ret,img1=cv.threshold(img,80,255,cv.THRESH_BINARY)
 6 
 7 #返回图像的高和宽
 8 (h,w)=img1.shape
 9 
10 #初始化一个跟图像高一样长度的数组，用于记录每一行的黑点个数
11 a=[0 for z in range(0,h)]
12 
13 for i in range(0,h):          #遍历每一行
14     for j in range(0,w):      #遍历每一列
15         if img1[i,j]==0:      #判断该点是否为黑点，0代表黑点
16             a[i]+=1           #该行的计数器加一
17             img1[i,j]=255     #将其改为白点，即等于255
18 for i in range(0,h):          #遍历每一行
19     for j in range(0,a[i]):   #从该行应该变黑的最左边的点开始向最右边的点设置黑点
20         img1[i,j]=0           #设置黑点
21 cv.imshow("img",img1) 
22 cv.waitKey(0) 
23 cv.destroyAllWindows() 

效果图：

三、垂直投影

代码及解释：

 1 #垂直投影
 2 import numpy as np
 3 import cv2 as cv 
 4 img=cv.imread("123.jpg",0)
 5 ret,img1=cv.threshold(img,80,255,cv.THRESH_BINARY)
 6 
 7 #返回图像的高和宽
 8 (h,w)=img1.shape
 9 
10 #初始化一个跟图像宽一样长度的数组，用于记录每一列的黑点个数
11 a =[0 for z in range(0,w)]
12 
13 for i in range(0,w):           #遍历每一列  
14     for j in range(0,h):       #遍历每一行
15         if img2[j,i]==0:       #判断该点是否为黑点，0代表是黑点
16             a[i]+=1            #该列的计数器加1
17             img2[j,i]=255      #记录完后将其变为白色，即等于255
18 for i in range(0,w):           #遍历每一列
19     for j in range(h-a[i],h):  #从该列应该变黑的最顶部的开始向最底部设为黑点
20         img2[j,i]=0            #设为黑点
21 cv.imshow("img",img2) 
22 cv.waitKey(0) 
23 cv.destroyAllWindows()

效果图：

四、经验分享

（1）直接调用图像的宽会报错

解决方法：给图像的高和宽一个返回值，调用返回值

（2）二值化处理使用cv.THRESH_BINARY_INV函数，会导致实际效果图与理想效果图不一致。

解决方法；将二值化处理的函数改为cv.THRESH_BINARY