本文实例为大家分享了python实现图片中文字分割的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、原始图片（包含数字）： 结果图： 2、原始图片（包含文字）： 结果图： 3、代码如下： import cv2 import numpy as np path = 'test.jpg' root = 'output\\' # 图像resize dsize = 36 img = cv2.imread(path) data = np.array(img) height = data.shape[0] width = data.shape[1] # 设置最小的文字像素高度 min_val = 10 s

主要为大家详细介绍了python实现图片中文字分割效果，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

通过MSER等方法场景图像中的文字定位，并对定位出的文字进行分割

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

OCR相关的算法，基于文字分割的算法。希望对你有用。

主要介绍了Python+opencv 实现图片文字的分割的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于文档图像的文字识别系统包括两个处理步骤。第一步为文字分割，即确定图像中文字序列的区域，并将逻辑相关的多个字符分割开来。第二步是字符识别，即是利用文字分割的结果，基于字符的图像及上下文信息，生成该字符相应的数字化表现形式，以便后期处理，如显示、翻译等。 由此可见，文字分割是OCR（光学字符识别）系统中的关键技术，正确的文字分割是文字识别成功的前提。目前的OCR系统大多是针对文字排列整齐，前景色与背景色对比明显的理想文档图像而设计，这虽然适用于很多印刷文档的情形，但对于文字排列的方向和大小都很随意的手写体文档、图书封面等复杂文档图像却无法提供可靠的文字分割结果，以下列出几种常见比较常见的文档图像。 本文所介绍的方法，即复杂背景下的文字分割方法，希望利用字符的轮廓信息，通过逐步探测的方法完成对复杂文档图像的文字分割，经实验证明，该方法可以有较地解决文字排列不规则、同组文字大小不等、背景色复杂的文字分割问题。

毕业设计，实现中文光学字符自动分割系统。 具体要求： 1、对输入图像进行必要的预处理，诸如灰度化，去噪，二值化等，方便分割； 2、利用垂直投影法进行单行中文光学字符的分割，多行中文光学字符分割； 3、利用连通域法进行单行中文光学字符的分割，多行中文光学字符分割； 4、对比两种方法的优缺点，并且针对缺陷改进算法。 注意，对于拍照存在倾斜的情况要能正确分割。