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    对于图像,水平方向上的和竖直方向上的像素分布情况通常也会藏有许多信息,如图:


    或许这还看不出些什么,再看:


    这样就很明显了,竖直方向上连续像素不为0的区间肯定是数字的竖直位置,水平方向上的连续像素不为0的区间则有可能是数字的水平位置。

    把统计数组画出来之后可以得到:


    其中橙色的是竖直方向上的像素和的分布,蓝色的为水平方向的像素和的分布。

    从曲线图中可以很明显的看出数字的分布,所以如果想要提取图像里面的代码可以这样做:

    import numpy as np
    import cv2
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    def getImageHorizontalAndVerticalSum(ImageThre):
        rows, cols = ImageThre.shape
        horsum = []
        versum = []
        for i in range(cols):
            val = np.array(ImageThre[:, i]).sum()
            horsum.append(val)
            # print(val)
        for i in range(rows):
            val = np.array(ImageThre[i, :]).sum()
            versum.append(val)
            # print(val)
        return horsum,versum
    
    #这个函数我们最终需要找到一个区间表示字符的竖直分布情况
    def getVerticalCharPosition(versum):
        result=[] #用来保存找到的结果:位置,区间大小
        i=0
        while i<len(versum):
            if(versum[i]!=0):
                j=1 #代表这个区间的大小
                sum=versum[i] #代表这整个区间的像素和是多少
                while(versum[i+j]!=0):
                    sum=sum+versum[i+j]
                    j=j+1
                if j > 10 and sum > 50000: result.append([i, j])
                i=i+j+1 #跳过这整个不为0的区间,开始寻找下一个区间
            i=i+1
        return result
    
    #这个函数我们最终需要找到四个区间表示字符的水平分布情况
    def getHorizontalCharPosition(horsum):
        result = []  # 用来保存找到的结果:位置,区间大小
        i = 0
        while i<len(horsum):
            if(horsum[i]!=0):
                j=1 #代表这个区间的大小
                sum=horsum[i] #代表这整个区间的像素和是多少
                while(horsum[i+j]!=0):
                    sum=sum+horsum[i+j]
                    j=j+1
                if j>10 and sum>50000 :result.append([i,j])
                i=i+j+1 #跳过这整个不为0的区间,开始寻找下一个区间
            i=i+1
        return result
    
    #这个函数返回所有可能是字符的图片区域
    def getCharImages(verticalCharPosition,horizontalCharPosition,image):
        charImages=[]
        #v,h:[position,width]
        for v in verticalCharPosition:
            for h in horizontalCharPosition:
                charImages.append(image[v[0]:v[0]+v[1],h[0]:h[0]+h[1]])
        return charImages
    
    
    #load raw image to gray
    RawImageGray=cv2.imread('Figure2.jpg',0)
    #scale gray image to a comment scale
    Image=cv2.resize(RawImageGray,(800,600))
    #then get down to Image
    #threshold
    ret,ImageThre=cv2.threshold(Image,230,255,cv2.THRESH_BINARY)
    
    horsum,versum=getImageHorizontalAndVerticalSum(ImageThre)
    
    #输出函数曲线图,这里输出了水平方向和竖直方向上的像素情况,可以很明显的知道数字的分布
    rows, cols = ImageThre.shape
    X=np.arange(0,cols,1)
    plt.plot(X,horsum)
    X=np.arange(0,rows,1)
    plt.plot(X,versum)
    plt.show()
    
    #开始求出水平和竖直两个方向上的字符的方位
    #遍历求和数组,找到连续的不为0的一个区间,这个区间就很可能是字符区间,但是总是会有噪声的,去除噪声可以根据区间大小和区间整体像素和来筛选
    #遍历竖直区间
    verticalCharPosition=getVerticalCharPosition(versum)
    horizontalCharPosition=getHorizontalCharPosition(horsum)
    #从这里我们得到了区间,可以开始切字符了
    charImages=getCharImages(verticalCharPosition,horizontalCharPosition,Image)
    #显示所有字符
    for i in range(len(charImages)):
        cv2.imshow(str(i),charImages[i])
    cv2.imshow('raw image',ImageThre)
    cv2.waitKey(0)


    最终结果:


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    最近在学习利用Python进行数据分析,为什么要学习数据分析呢?我们常常遇到这样一种情况,我们可能通过爬虫或者相关统计得到一系列的数据库表格信息,那么怎么从这些数据中得到我们想要的趋势和规律呢?当然是要通过数据分析来实现,它是相关工作岗位的要求,是python数据科学的基础,是机器学习的基础。

    1、数据分析流程

    数据分析其实就是使用恰当的方法对收集来的大量数据进行分析,帮助人么做出判断,以便采取适当措施。其基本流程如下图所示:
    在这里插入图片描述

    我们一般进行数据分析都需要先确定需要解决的问题,接着去准备数据,可以是本地数据库的,也可以是爬虫获得的,当然我们获得的数据也可能是冗余的,缺失的,需要我们来针对数据进行一个预处理,如数据清洗等等,接着对处理过的数据进行分析,最终将得到的结论可视化。

    2、环境搭建:conda和jupyter的使用

    1、Anaconda

    在学习数据分析的时候,因为Anaconda上集成了很多我们所需要的环境,所以我选择安装Anaconda进行相关操作。
    其下载官方地址为:https://www.anaconda.com/products/individual
    可利用conda创建一个环境:
    conda create --name python3 python=3
    针对不同平台切换的方式不同:
    Windows: activate python3
    Linux/macos: source activte python3

    2、jupyter notebook

    jupyter notebook: 一款编程/文档/笔记、展示软件
    启动命令:jupyter notebook

    在这里插入图片描述
    一般安装完Anaconda就可以直接切入,否则在相应的文件夹下打开即可进入,一般会进入一个网页版,你所新建的文件会保存于你打开jupyter notebook时所在的文件夹。

    在这里插入图片描述

    3、python相关库的主要处理对象

    Matplotlib: 在数据分析中是来帮助我们进行画图的
    Numpy: 针对数值类的数据进行分析,处理数值型的数组
    pandas: 在numpy的基础上,不仅能够帮助我们处理数值型的数组,还可以处理字符串、时间序列、列表、字典等类型数据

    展开全文
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