2022寒假学习进度1

今天上午对按例对英语和数学进行学习，为接下来的考研进行准备。技能方面，前几天学习了计算机视觉相关方面的理论知识，今天进行了一些实践。实践是针对比赛进行的，学到了很多理论中提到但不直观的东西和一些没有的。

       1.水平投影和垂直投影：

              对二值图进行处理，将每一列或每一行的像素颜色的数量进行统计，因二值图只有两种颜色，只需要统计同一颜色在不同行或列上的数量即可。图片在电脑上本质是数组，相关数量的统计是对数组内容的统计。

def shuiping(img):
    h, w = img.shape

    # 水平投影
    hp = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)

    # 创建h长度都为0的数组
    h_h = [0]*h   #type='list'

    # print(str(h_h))

    for j in range(h):
        for i in range(w):
            if img[j,i] == 0:
                h_h[j] += 1
    # 画出投影图
    for j in range(h):
        for i in range(h_h[j]):
            hp[j,i] = 255

    cv2.imshow('test', hp)

    return h_h

       2.轮廓检测：

              轮廓检测是将近似颜色放置在同意框内，需要注意的是，同一框内的内容颜色需要有一定的联系。比如28这个数值2和8在一定条件下2和8的一下像素会联系到一起，而18中1和8中间的空白像素块过多，在用轮廓检测过程中并不会在同一轮廓内。

此问题今天暂未解决，想法是是否能将图片中数字加粗，是否可以用膨胀腐蚀实现

个人暂时理解，不足之处烦请指教