邮政编码识别 OPENCV

用OPENCV 实现邮政编码的识别 包括倾斜矫正和字符分隔

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using namespace std;

IplImage* rotateImage2（IplImage* img double angle）    
{    
	//double angle = degree /180*CV_PI; 
	int step;
	int ijk;
	uchar*data ;


	cout<<“angle=“<	double a = sin（angle） b = cos（angle）;   
	int width=img->width height=img->height;  
	//旋转后的新图尺寸  
	int width_rotate= int（height * fabs（a） + width * fabs（b））;    
	int height_rotate=int（width * fabs（a） + height * fabs（b））;    
	IplImage* img_rotate = cvCreateImage（cvSize（width_rotate height_rotate） img->depth img->nChannels）; 
	cvZero（img_rotate）;    


    step=img->widthStep/sizeof（uchar）;
	data   = （uchar*）img->imageData;

	for（i=0;iheight;i++）
		for（j=0;jwidth;j++）
			for（k=0;knChannels;k++）
				data[i*step+j*img->nChannels+k]=255-data[i*step+j*img->nChannels+k];//反色

	//保证原图可以任意角度旋转的最小尺寸  
	int tempLength = sqrt（（double）width * width + （double）height *height） + 10;    
	int tempX = （tempLength + 1） / 2 - width / 2;    
	int tempY = （tempLength + 1） / 2 - height / 2;    
	IplImage* temp = cvCreateImage（cvSize（tempLength tempLength） img->depth img->nChannels）;    
	cvZero（temp）;    
	//将原图复制到临时图像tmp中心  
	cvSetImageROI（temp cvRect（tempX tempY width height））;    
	cvCopy（img temp NULL）;    
	cvResetImageROI（temp）;    
	//旋转数组map  
	// [ m0  m1  m2 ] ===>  [ A11  A12   b1 ]  
	// [ m3  m4  m5 ] ===>  [ A21  A22   b2 ]  
	float m[6];    
	int w = temp->width;    
	int h = temp->height;    
	m[0] = b;    
	m[1] = a;    
	m[3] = -m[1];    
	m[4] = m[0];    
	// 将旋转中心移至图像中间    
	m[2] = w * 0.5f;    
	m[5] = h * 0.5f;    
	CvMat M = cvMat（2 3 CV_32F m）;    
	cvGetQuadrangleSubPix（temp img_rotate &M）;  

	step=img_rotate->widthStep/sizeof（uchar）;
	data   = （uchar*）img_rotate->imageData;

	for（i=0;iheight;i++）
		for（j=0;jwidth;j++）
			for（k=0;knChannels;k++）
				data[i*step+j*img_rotate->nChannels+k]=255-data[i*step+j*img_rotate->nChannels+k];//反色

	cvReleaseImage（&temp）;    
	return img_rotate;  
} 

int otsu（const IplImage *src）
{
	double sum=0.0;
	double w0=0.0;
	double w1=0.0;
	double u0_temp=0.0;
	double u1_temp=0.0;
	double u0=0.0;
	double u1=0.0;
	double delta_temp=0.0;
	double delta_max=0.0;

	int pixel_count[256]={0};
	float pixel_pro[256]={0};
	int threshold=0;
	uchar *data=（uchar *）src->imageData;

	for（int i=0;iheight;i++）
	{
		for（int j=0;jwidth;j++）
		{
			pixel_count[（int）data[i*src->width+j]]++;
			sum+=（int）data[i*src->width+j];
		}
	}
	cout<<“平均灰度：“<height*src->width）<
	for（int i=0;i<256;i++）
	{
		pixel_pro[i]=（float）pixel_count[i]/（src->height*src->width）;
	}

	for（int i=0;i<256;i++）
	{
		w0=w1=u0_temp=u1_temp=u0=u1=delta_temp=0;
		for（int j=0;j<256;j++）
		{
			if（j<=i）
			{
				w0+=pixel_pro[j];
				u0_temp+=j*pixel_pro

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      26839  2013-05-18 18:13  邮政编码识别\图片\save1.jpg

     文件      27927  2013-05-18 15:20  邮政编码识别\图片\save18.jpg

     文件      29007  2013-05-18 18:14  邮政编码识别\图片\save3.jpg

     文件      80896  2014-12-28 21:56  邮政编码识别\邮政编码识别程序\Debug\zifushibie.exe

     文件     483052  2014-12-28 21:56  邮政编码识别\邮政编码识别程序\Debug\zifushibie.ilk

     文件    1698816  2014-12-28 21:56  邮政编码识别\邮政编码识别程序\Debug\zifushibie.pdb

     文件       1178  2014-12-28 21:56  邮政编码识别\邮政编码识别程序\zifushibie\Debug\cl.command.1.tlog

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............此处省略42个文件信息