字符归一化

      扫描图像中的数字字符可能大小不一，而后续ANN的训练和识别都需要同一尺寸的字符对象，因此有必要对字符进行归一化处理，使其具有相同的尺寸。

代码如下：

/****************************************************************
功能：    字符归一化
参数：    img:有待归一化的图像
          dst：归一化后目标图像
	  int nTargWidth：归一化的目标宽度
	  int nTargHeight：归一化的目标高度
	  RECT lpRect：等待缩放的矩形框
注    ：  只能处理二值图像
返回值：  缩放后的矩形框
***************************************************************/
RECT  Ctry::RgnZoom(IplImage* img, IplImage* dst, int nTargWidth, int nTargHeight, RECT lpRect)
{
	RECT retRT;   //缩放后的区域矩形
	double dXScale;   //水平方向缩放因子
	double dYScale;   //竖直方法缩放因子

    //确定缩放系数
	dXScale = (double)nTargWidth / (lpRect.right - lpRect.left + 1);
	dYScale = (double)nTargHeight / (lpRect.bottom - lpRect.top + 1);

	int nSrc_i, nSrc_j;   //映射源坐标

	retRT.top = lpRect.top;
	retRT.bottom = retRT.top + nTargHeight;
	retRT.left = lpRect.left;
	retRT.right = retRT.left + nTargWidth;

   //对图像的区域矩形进行逐行扫描，通过像素映射完成缩放
	for (int  i = retRT.top; i < retRT.bottom; i++)
	{
		for (int j = retRT.left; j < retRT.right; j++)
		{
			//计算映射的源坐标（最邻近插值）
			nSrc_i = retRT.top + int((i - retRT.top) / dYScale);
			nSrc_j = retRT.left + int((j - retRT.left) / dXScale);

			//对应像素赋值
			double pixel = cvGetReal2D(img, nSrc_i, nSrc_j);
			cvSetReal2D(dst, i, j, pixel);
		}
	}
	return retRT;
}

在上一篇博客文章《中字符分割二》中得到矩形框，然后调用此函数，完整代码如下：

void Ctry::ObjectNorm()
{
	// TODO:  在此添加命令处理程序代码    
	IplImage* img = cvLoadImage("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\dst.jpg", -1);
	vector<RECT>  vecRECTBig;
	vecRECTBig = ObjectSegment(img, 260);//该函数见上一篇博客《字符分割二》

	IplImage *norm = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1);
	for (int i = 0; i < norm->height; i++)
	{
		for (int j = 0; j < norm->width; j++)
		{
			cvSetReal2D(norm, i, j, 255);
		}
	}
	for (int i = 0; i < vecRECTBig.size(); i++)
	{
		RECT rt = vecRECTBig[i];    //取得一个矩形轮廓
		vecRECTBig[i] = RgnZoom(img, norm, 60, 100, rt);

		int x = vecRECTBig[i].left - 1;
		int y = vecRECTBig[i].top - 1;
		int x1 = vecRECTBig[i].right + 1;
		int y1 = vecRECTBig[i].bottom + 1;
		CvPoint pt1(x, y);
		CvPoint pt2(x1, y1);
		cvRectangle(norm, pt1, pt2, CV_RGB(255, 0, 0), 1);
	}
	cvSaveImage("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\norm.jpg", norm);
}

效果图：

原图：