Python 书法提取单字

import numpy as np
import cv2.cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import heapq

# deal the image with binaryzation
def thresh_binary（img）:
    gray = cv.cvtColor（imgcv.COLOR_BGR2GRAY）
    blur = cv.GaussianBlur（gray （9 9） 0）
    # OTSU‘s binaryzation
    （ret3 th3） = cv.threshold（blur100 255 cv.THRESH_OTSU）
    kernel = np.ones（（2 2） np.uint8）
    opening = cv.morphologyEx（th3 cv.MORPH_OPEN kernel）

    #看看有几个非零像素
    # cl = opening.shape
    # feiling = cv.countNonZero（opening）
    cv.namedWindow（“Image“0）
    cv.imshow（“Image“ opening）
    return opening

# sum the black pixel numbers in each cols
def hist_col（img）:
    list=[]
    row col = img.shape
    for i in xrange（col）:
        list.append（（img[: i] < 200）.sum（））
    return list

def cut_col（imgl）:
    minlist = []
    np_list = np.array（l）
    a = max（l）
    row col = img.shape
    avg = col/8
    if（cv.countNonZero（img） < col*row/2）: #黑底子白字
        i = 20
        while i < col - 1:
            if i >= col - 10:
                if np_list[i] > a - 10 and np_list[i] >= np_list[i+1:col].max（）:
                    minlist.append（i）
                    break
                if i == col - 1:
                    minlist.append（i）
                    break
            else:
                if np_list[i]>a - 20 and np_list[i] >= np_list[i:i+10].max（）:
                    minlist.append（i）
                    i += avg
            i += 1
        return minlistrow
    else:
        pass


#切竖着的图并接着处理
def cut_img（imgminlistrow）:
    colpics = []
    for j in xrange（len（minlist）-1）:
        cv.namedWindow（str（j）0）
        cv.imshow（str（j） img[0:row minlist[j]+10:minlist[j+1]+10]）