OpenCV数字识别实习工程代码

/* * preprocessing.c * * * Created by damiles on 18/11/08. * Copyright 2008 __MyCompanyName__. All rights reserved. * */ #include "preprocessing.h" #include "g_point.h" #ifdef _CH_ #pragma package <opencv> #endif #ifndef _EiC #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <ctype.h> #include <math.h> #endif #include<iostream> #include<cmath> #include<list> using namespace std; #define INIT 0 //表示该点还未经过探测 #define SEED 1 //表示该点为种子点，每一个符合条件的点都会被作为种子点 #define CONT 2 //表示该点已经经过探测符合生长要求 #define INVAL 3 //表示该点经过探测不符合生长要求 /********************************* 函数名： PrintMat(CvMat *matrix) 函数输入：matrix指针 数据类型opencv规定的任意一个 函数作用：在屏幕上打印矩阵 **********************************/ void PrintMat(CvMat *matrix, bool save_or_show, FILE *fp) { int i = 0; int j = 0; for (i = 0; i < matrix->rows; i++)//行 { if (save_or_show) { fprintf(fp, "\n"); } else { printf("\n"); } switch (matrix->type & 0X07) { case CV_32F: case CV_64F: { for (j = 0; j<matrix->cols; j++)//列 { if (save_or_show) { fprintf(fp, "%9.3f ", (float)cvGetReal2D(matrix, i, j)); } else { printf("%9.3f ", (float)cvGetReal2D(matrix, i, j)); } } break; } case CV_8U: case CV_16U: { for (j = 0; j<matrix->cols; j++) { printf("%6d ", (int)cvGetReal2D(matrix, i, j)); if (save_or_show) { fprintf(fp, "%6d ", (int)cvGetReal2D(matrix, i, j)); } else { printf("%6d ", (int)cvGetReal2D(matrix, i, j)); } } break; } default: break; } } } /*********************************************** 函数名： GetSplitXList(IplImage* imgSrc) 函数输入：imgSrc:待拆分的图像信息 函数作用：根据传入的图像查找该图像需要拆分的区间 ************************************************/ list<int> GetSplitXList(IplImage* imgSrc) { list<int> xList; int i; bool insert = true; int j = 0; CvMat data; CvScalar maxVal = cvRealScalar(imgSrc->width * 255);//单通道 128*255 CvScalar的 四个值分别为 val[0]=32640 val[0]=0 val[0]=0 val[0]=0 CvScalar val = cvRealScalar(0); for (i = 0; i< imgSrc->width; i++) { cvGetCol(imgSrc, &data, i);//找到imgSrc图像信息矩阵的第i列 用data的地址指向它 data 1列128行 val = cvSum(&data);//对这一列数据 if (i == imgSrc->width - 1) { if (val.val[0] < maxVal.val[0] && !insert) { xList.insert(xList.end(), i); j++; break; } } if (val.val[0] < maxVal.val[0] && insert) { xList.insert(xList.end(), i); j++; insert = false; continue; } if (val.val[0] < maxVal.val[0] && !insert) { continue; } if (val.val[0] = maxVal.val[0] && !insert&&j % 2 == 1) { i -= 2; insert = true; } if (val.val[0] = maxVal.val[0] && !insert&&j % 2 == 0) { insert = true; } } return xList; } /*********************************************** 函数名： GetSplitYList(IplImage* imgSrc) 函数输入：imgSrc:待拆分的图像信息 函数作用：根据传入的图像查找该图像需要拆分的Y区间 ************************************************/ list<int> GetSplitYList(IplImage* imgSrc) { list<int> yList; int i; bool insert = true; int j = 0; CvMat data; CvScalar maxVal = cvRealScalar(imgSrc->height * 255);//单通道 128*255 CvScalar的 四个值分别为 val[0]=32640 val[0]=0 val[0]=0 val[0]=0 CvScalar val = cvRealScalar(0); for (i = 0; i< imgSrc->height; i++) { cvGetRow(imgSrc, &data, i);//找到imgSrc图像信息矩阵的第i列 用data的地址指向它 data 1列128行 val = cvSum(&data);//对这一列数据 if (i == imgSrc->height - 1) { if (val.val[0] < maxVal.val[0] && !insert) { yList.insert(yList.end(), i); j++; break; } } if (val.val[0] < maxVal.val[0] && insert) { yList.insert(yList.end(), i); j++; insert = false; continue; } if (val.val[0] < maxVal.val[0] && !insert) { continue; } if (val.val[0] = maxVal.val[0] && !insert&&j % 2 == 1) { i -= 2; insert = true; } if (val.val[0] = maxVal.val[0] && !insert&&j % 2 == 0) { insert = true; } } return yList; } /************************************************************************************************* 函数名： findX(IplImage* imgSrc,int* min, int* max) 函数输入：imgSrc:待查找的图像信息 min:所有有有图像像素点x的最小值 max：所有有有图像像素点x的最大值 函数作用：根据传入的图像查找该图像有笔记的x的最小区间 *************************************************************************************************/ void findX(IplImage* imgSrc, int* min, int* max) { int i; int minFound = 0; CvMat data; CvScalar maxVal = cvRealScalar(imgSrc->width * 255);//单通道 128*255 CvScalar的 四个值分别为 val[0]=32640 val[0]=0 val[0]=0 val[0]=0 CvScalar val = cvRealScalar(0); //For each col sum, if sum < width*255 then we find the min //then continue to end to search the max, if sum< width*255 then is new max for (i = 0; i< imgSrc->width; i++) { cvGetCol(imgSrc, &data, i);//找到imgSrc图像信息矩阵的第i列 用data的地址指向它 data 1列128行 val = cvSum(&data);//对这一列数据 if (val.val[0] < maxVal.val[0]) { *max = i; if (!minFound) { *min = i; minFound = 1; } } } } void FindX(CvMat *imgsrc, int *min, int *max) { int i; int minFound = 0; CvMat data; CvScalar maxVal = cvRealScalar(imgsrc->rows * 255);//单通道 128*255 CvScalar的 四个值分别为 val[0]=128*255 val[0]=0 val[0]=0 val[0]=0 CvScalar val = cvRealScalar(0); //For each col sum, if sum < width*255 then we find the min //then continue to end to search the max, if sum< width*255 then is new max for (i = 0; i< imgsrc->cols; i++) { cvGetRow(imgsrc, &data, i); val = cvSum(&data); if (val.val[0] < maxVal.val[0]) { *max = i; if (!minFound) { *min = i; minFound = 1; } } } } /************************************************************************************************* 函数名： findY(IplImage* imgSrc,int* min, int* max) 函数输入：imgSrc:待查找的图像信息 min:所有有有图像像素点y的最小值 max：所有有有图像像素点y的最大值 函数作用：根据传入的图像查找该图像有笔迹的y的最小区间 *************************************************************************************************/ void findY(IplImage* imgSrc, int* min, int* max) { int i; int minFound = 0; CvMat data; CvScalar maxVal = cvRealScalar(imgSrc->height * 255);//单通道 128*255 CvScalar的 四个值分别为 val[0]=128*255 val[0]=0 val[0]=0 val[0]=0 CvScalar val = cvRealScalar(0); //For each col sum, if sum < width*255 then we find the min //then continue to end to search the max, if sum< width*255 then is new max for (i = 0; i< imgSrc->height; i++) { cvGetRow(imgSrc, &data, i); val = cvSum(&data); if (val.val[0] < maxVal.val[0]) { *max = i; if (!minFound) { *min = i; minFound = 1; } } } } void FindY(CvMat *imgsrc, int *min, int *max) { int i; int minFound = 0; CvMat data; CvScalar maxVal = cvRealScalar(imgsrc->cols * 255);//单通道 128*255 CvScalar的 四个值分别为 val[0]=128*255 val[0]=0 val[0]=0 val[0]=0 CvScalar val = cvRealScalar(0); //For each col sum, if sum < width*255 then we find the min //then continue to end to search the max, if sum< width*255 then is new max for (i = 0; i< imgsrc->rows; i++) { cvGetRow(imgsrc, &data, i); val = cvSum(&data); if (val.val[0] < maxVal.val[0]) { *max = i; if (!minFound) { *min = i; minFound = 1; } } } } /*************************************************************** 函数名： findBB(IplImage* imgSrc) 函数输入：imgSrc:待查找的图像信息 函数作用：根据传入的图像查找该图像有