blocks|key|1924742|text|我用前景特征和背景特征解决了这个问题.|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1924743|下面是一些详细介绍此算法的人：|1924744|基于上下文知识的手写体数字字符串切分与识别的遗传框架|1924745|波斯语和英语中手写体数字字符串的切分。|1924746|流动的图像是我的捕捉。|1924747|前景区域和前景骨架|1924748|​|1924749|📷|atomic|offset|length|1924750|1924751|1924752|背景区域和背景骨架|1924753|1924754|1924755|1924756|1924757|44的骨架图像。|1924758|1924759|1924760|1924761|基于上述特征点，我们可以构造一个分割路径来分割449位数字.|1924762|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/fcef494fc8c4c429ab9c904ac0e44be0.png|imageAlt|1|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/c68ca8c339683f0ba8a7e05843041207.png|2|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/1875789ae45c7deceea6e0bbf70aac01.png|3|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/9029666cf67a3e51b3962585f1905779.png|4|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/94b54619218e36cf0c8ce0534c9c223b.png^0|0|0|0|0|0|0|0|0|1|0|0|0|1|1|0|0|0|0|0|1|2|0|0|1|3|0|0|0|0|0|1|4|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|O|5|P|7|1V|8|@]|9|@$Q|1W|R|1X|1|1Y]]|A|$]]|$1|S|3|O|5|P|7|1Z|8|@]|9|@$Q|20|R|21|1|22]]|A|$]]|$1|T|3|M|5|6|7|23|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|U|3|V|5|6|7|24|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|M|5|6|7|25|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|O|5|P|7|26|8|@]|9|@$Q|27|R|28|1|29]]|A|$]]|$1|Y|3|O|5|P|7|2A|8|@]|9|@$Q|2B|R|2C|1|2D]]|A|$]]|$1|Z|3|M|5|6|7|2E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|10|3|11|5|6|7|2F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|12|3|M|5|6|7|2G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|13|3|O|5|P|7|2H|8|@]|9|@$Q|2I|R|2J|1|2K]]|A|$]]|$1|14|3|M|5|6|7|2L|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|15|3|16|5|6|7|2M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|17|3|-4|5|6|7|2N|8|@]|9|@]|A|$]]]|18|$19|$5|1A|1B|1C|A|$1D|1E|1F|-4]]|1G|$5|1A|1B|1C|A|$1D|1H|1F|-4]]|1I|$5|1A|1B|1C|A|$1D|1J|1F|-4]]|1K|$5|1A|1B|1C|A|$1D|1L|1F|-4]]|1M|$5|1A|1B|1C|A|$1D|1N|1F|-4]]]]

i have solved this problem use a foreground-feature and background-feature.

some of people that details about this algorithm below:

Agenetic framework using contextual knowledge for segmentation and recognition of handwritten numeral strings

Segmentation of Handwritten Numeral Strings in Farsi and English Languages.

the flowing image is my capture.

foreground-region and foreground-skeleton

<img src="https://i.stack.imgur.com/2PKkL.png" alt="enter image description here">
<img src="https://i.stack.imgur.com/lUebw.png" alt="enter image description here">

background-region and background-skeleton

<img src="https://i.stack.imgur.com/FXFGh.png" alt="enter image description here">
<img src="https://i.stack.imgur.com/SZkUM.png" alt="enter image description here">

the skeleton image for 44.

<img src="https://i.stack.imgur.com/yU0zb.png" alt="enter image description here">

based on the above feature-points ,we can constructing a segmentation path to split 449 digit.

blocks|key|1322434|text|使用以下方法关闭操作：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1322435|kernel+=+cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(2*h%2B1,1))
closed_img+=+cv.morphologyEx(img,+cv.MORPH_CLOSE,+kernel)|code-block|syntax|javascript|1322436|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

Use the below method for closing operation:

<pre><code>kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(2*h+1,1))
closed_img = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel)
</code></pre>

before i asked a same similar question,i tried using a watershed to segmentation the connected character but it does not well.a weeks ago,i get same question at stackoverflow in google search,<a href="https://stackoverflow.com/questions/14211413/segmentation-for-connected-characters">Segmentation for connected characters</a>,
in the answer users,the author mmgp provide a solution that use a morphology method and closing operation but i not understand all.

i just thinning a image in hit-and-miss morphology.

<img src="https://i.stack.imgur.com/aSde8.png" alt="enter image description here"> 
the original image

<img src="https://i.stack.imgur.com/idF9I.png" alt="enter image description here"> the thinning image <img src="https://i.stack.imgur.com/fqPVl.png" alt="enter image description here"> the big image for the thinning image (enlarge)

the 4-connectivity can split a digit 9 to individual character but 44 still connected.

i have a some of question about <a href="https://stackoverflow.com/questions/14211413/segmentation-for-connected-characters">Segmentation for connected characters</a>

1.why need resize the original image to 200-pixel and then thinning it.

why not thinning the original image by immediate.

2.how extract these branch points and apply a morphological closing to thinning image.

i just know the closing morphology is a erosion and dilation combine operation.

the closing's vertical line need a 2*height+1(this a structure element height?),i don't know and how setting.the structure element how to constructre(3*3 or other?).

the finally they get a following image 

<img src="https://i.stack.imgur.com/eQOwK.png" alt="enter image description here">

i need some help, someone can tell me how apply closing operation and get above a image.
thanks.

image segmentation for connected character in morphology

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

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在我问同样的类似问题之前，我试着用分水岭来分割连接字符，但效果不太好。几周前，我在谷歌搜索(  )中的堆栈溢出( stackoverflow )网站上得到了同样的问题，在回答用户中，作者mmgp提供了一个使用形态学方法和闭包操作的解决方案，但我并不完全理解。我只是用偶然的形态细化了一幅图像。​原始图像​稀疏图像细化图像的大图像(放大)4-连接可以将数字9拆分为单个字符，但44仍然连接.我对有一些疑

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