如何基于行黑像素总和对缅甸语文本图像进行逐行分割？

背景与问题 #

我在处理缅甸语文本图像的行分割需求时（最终目标是逐音节分割，先从行分割分步推进），遇到了不小的麻烦：因为文本行间距极小，用OpenCV的膨胀/腐蚀、轮廓检测方法时，要么把相邻行糊在一起（欠分割），要么把同一行拆成好几段（过分割），甚至试了@Miki推荐的Stack Overflow方案也没达到理想效果。后来转念一想，不如从像素统计的角度入手，用每行黑像素总和的规律来做分割，反而更可控。

可视化参考 #

先来看待处理的缅甸语文本图像：

我统计了每行的黑像素总和，生成了对应的折线图——从图里能直观看到：文本行对应的黑像素总和处于峰值区间，而行间隙区域的黑像素总和则是明显的谷值，这就是我们分割行的核心依据：

实现代码 #

以下是生成黑像素总和折线图的代码，在此基础上你可以进一步添加谷值检测逻辑完成行分割：

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

# 读取图像并做二值化预处理
image = cv2.imread('TextImage.PNG')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 显示二值化图像（可选，用于验证预处理效果）
cv2.imshow('binary', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()  # 建议加上这句释放窗口资源

# 计算每行黑像素总和并绘制折线图
thresh_sum = thresh.sum(axis=1)
plt.plot(thresh_sum)
plt.show()

后续优化方向 #

拿到每行黑像素总和的数据后，你可以这么实现行分割：

• 设定谷值阈值，筛选出低于阈值的行索引作为行间隙
• 对连续的谷值区间进行合并，确定每行的上下边界
• 提取每个边界区间内的图像区域，完成行分割

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rhl