使用梯度进行文字检测

最近在豆丁上阅读了一篇文章，链接：一种基于梯度差的文档图像文本行检测算法 - 豆丁网

使用代码复现了该部分的核心代码，然后使用传统算法对图片中的文字进行检测，下图为文中的核心算法：

对文中算法进行复现，实现的代码如下：

def gradient_process1(gray):
    '''
    文字梯度计算
    :param gray:
    :return:
    '''
    # x方向上的边缘检测（增强边缘信息）
    sobel = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize = 3)
    absX = cv2.convertScaleAbs(sobel) #convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8形式，否则将无法显示图像
    return sobel

def method_3_1(gray, thresh  = 127):
    '''
    使用固定阈值进行二值化操作
    :param gray:
    :return:
    '''
    retval, dst = cv2.threshold(gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    # cv2.imwrite(osp.join(save_dir, 'global_local_bin.jpg'),