针对维吾尔文手写体文本中行分割问题，基于连通域大小将图像中文字分为三类，提出了自适应涂抹细化算法，对主体文本行进行定位；并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割；此外，利用重心范围内的邻域搜索算法，解决了剩余笔画的文本行归附问题。实验结果表明，该方法与常见的水平投影法，分段投影法，及涂抹方法相比具有更好的分割效果。

对一幅图片将其中间的文字区域定位，并分割出每行 对一幅图片将其中间的文字区域定位，并分割出每行 对一幅图片将其中间的文字区域定位，并分割出每行 对一幅图片将其中间的文字区域定位，并分割出每行

对一幅图片将其中间的文字区域定位，并分割出每行

这个程序是我参考了网上的一些方案自己总结了比较简单的方法，代码如下： from numpy import random import numpy as np array = random.randint(1,20,size=(10,10)) print(array) np.savetxt('E:\\test.csv',array,fmt='%d',delimiter=' ') 输出的结果如下: 有个缺点就是输出的csv文件没对齐，如下: 用到的numpy函数需要自己下载，网站在这里https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy wind

基于高阶相关聚类的脱机手写文本行分割.pdf

由于notepad++打不开大于500MB的文本文件，所以写了这段脚本，可以按随意的行数分割大文件，使用很方便。

对一幅图片将其中间的文字区域定位，并分割出每行

现有算法对于笔画中含有大量离散笔画点和附加部分的手写体文本,分割性能较低。针对该问题,提出一种基于分段式前景涂抹和背景细化的文本行分割算法。对前景部分实施分段式涂抹,并删除长宽比不满足条件的膨胀区域,以获得文本区域的定位,利用图像背景的细化获取文本行分割线,给出重心判定算法,从而解决上下文本行之间的文字重叠问题。对210幅图片、2 563个文本行进行实验,结果表明,该算法的出错率仅为3.3%,低于水平投影算法、分段式投影算法和聚类算法,能对文本行进行较为完整的分割。

针对维吾尔文手写体文本中行分割问题，本文基于连通域大小将图像中文字分为三类，提出了自适应涂抹细化算法，对主体文本行进行定位；并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割；此外，利用重心范围内的邻域搜索算法，解决了剩余笔画的文本行归附问题。实验结果表明，本文方法与常见的水平投影法，分段投影法，及涂抹方法相比具有更好的分割效果。

对一幅图片将其中间的文字区域定位，并分割出每行