我最近一直在使用OpenCV for Android，通过Google的Tesseract库预处理用于光学字符识别的图像 . 一种用于改善图像质量的方法是迭代像素块（~64×64）并基于该区域的平均强度应用阈值 .
我在迭代已保存位图的区域时遇到了问题 . 当我访问 Mat.total() 时，我在图像中获得了正确的像素数，但是基于 Mat.rows() 和 Mat.cols() 的循环将阈值应用于文本的大区域，这迫使我一次迭代一行或两行 . 是否还有另一种操纵它的方法我错过了？我是否错误地初始化了Mat / Bitmap？在具有数千到数百万像素的图像中，我可以使用~100行/列 .
这就是我所拥有的：
// set the bmp to the correct type (just gets the original Bitmap in an asy
Bitmap img = params[0].copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true);
// begin image pre-processing by applying threshold and inverting the colors
Mat mat = new Mat();
Utils.bitmapToMat(img, mat);
Imgproc.cvtColor(mat, mat, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
Core.bitwise_not(mat, mat); // invert the colors for readability
for(int row = 0; row < mat.rows(); row += 2) {
for(int col = 0; col < mat.cols(); col += 2) {
Mat roi = mat.submat(row, row + 1, col, col + 1);
// gets val[0] because there is only one channel to work with in the
// grayscale image
double averageIntensity = Core.mean(roi).val[0];
// apply the threshold to this square minus a constant "delta" for leeway
Imgproc.threshold(roi, roi, averageIntensity - THRESHOLD_DELTA, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY);
}
}
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