在matlab中簡化圖像

Question

我有一張手寫字母的圖片（比如字母「y」）。只保留三個顏色值中的第一個（因爲它是一個灰度圖像），我得到一個111x81的矩陣，我稱之爲信函。我可以看到這張圖片（請忽略標題）：

colormap grey;圖像（880，「CDataMapping」，「縮放」）

我想是消除圍繞這封信的空白，不知何故平均剩餘像素，這樣我有一個8×8矩陣（姑且稱之爲simpleALetter）。現在，如果我使用：

colormap grey;圖像（simpleALetter，「CDataMapping」，「縮放」）

我應該看到這封信的像素化版本：

如何做到這一點的任何建議，將不勝感激！

Answer 1

你需要幾個步驟來實現你想要的（更新中的@ rwong的觀察光，我有白色和黑色翻轉...）：

1. 求信的大致「邊框」：
   • 確保「文本」是圖像
   • 組的東西都是「不文」零的最高值 - 下面沿行和列的閾
   • 總和東西，發現非零像素
2. 上採樣的邊框，以8
3. 下采樣的多個圖像，以8X8

這裏是你可能會怎麼做，以你的情況

aLetter = max(aLetter(:)) - aLetter; % invert image: now white = close to zero 
aLetter = aLetter - min(aLetter(:)); % make the smallest value zero 
maxA = max(aLetter(:)); 
aLetter(aLetter < 0.1 * maxA) = 0; % thresholding; play with this to set "white" to zero 

% find the bounding box: 
rowsum = sum(aLetter, 1); 
colsum = sum(aLetter, 2); 
nonzeroH = find(rowsum); 
nonzeroV = find(colsum); 
smallerLetter = aLetter(nonzeroV(1):nonzeroV(end), nonzeroH(1):nonzeroH(end)); 

% now we have the box, but it's not 8x8 yet. Resampling: 
sz = size(smallerLetter); 

% first upsample in both X and Y by a factor 8: 
bigLetter = repmat(reshape(smallerLetter, [1 sz(1) 1 sz(2)]), [8 1 8 1]); 
% then reshape and sum so you end up with 8x8 in the final matrix: 
letter8 = squeeze(sum(sum(reshape(bigLetter, [sz(1) 8 sz(2) 8]), 3), 1)); 

% finally, flip it back "the right way" black is black and white is white: 
letter8 = 255 - (letter8 * 255/max(letter8(:))); 

你可以這樣做明確的for循環，但它會慢得多。

您也可以在Matlab中使用一些blockproc函數，但我今晚使用的是Freemat，它沒有這些...它也沒有任何圖像處理工具箱的功能，所以這是「硬核」。

至於選擇一個好的閾值：如果你知道你的圖像> 90％是「白色」，你可以通過排序像素和動態查找閾值來確定正確的閾值 - 正如我在代碼「隨它玩」，直到找到適合你的情況的東西。