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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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