9、顶帽和底帽操作的应用

顶帽和底帽的应用

计算器扣取

目的：利用matlab提取出下图的字符

效果：

步骤：

1. 首先将图片转换为灰度图，查看图片
   
   该步代码为：

   clear,clc,close all;
   f=imread('c.jpg');
   subplot(1,2,1),imshow(f);
   g=rgb2gray(f);
   subplot(1,2,2),imshow(g);
   

2. 观察灰度图，所有的字符都为黑色，我们想要的结果字符为白色，需要对图片进行处理。由灰度图的特点可以知道，八位图的灰度图每个像素点的取值范围为0-255，代表从黑色到白色，若要将黑色的字符转化为白色，可以使用255减去每个像素点的值，从而实现颜色的取反。效果如下
   
   新增代码为：

   ga=255-g;
   figure,imshow(ga);
   

3. 观察上图，可以发现按键边框和字符为较亮部分，可以使用顶帽操作去除较暗的背景。选择合适大小的结构体进行顶帽操作效果如下：
   
   新增代码为：

   se=strel('disk',5);
   g_top=imtophat(ga,se);
   figure,imshow(g_top);
   

4. 可以看出经过顶帽操作后，后方背景已经没有了，现在图中只剩下每个按键的边框需要去除了。观察整张图可以发现，边框的特点为有较长较宽的线条，可以使用横线对整张图进行腐蚀操作，可以类比前面身份证号码切割的例子，腐蚀操作后得到的是部分横边框，再用这些横边框在顶帽后灰度图重建，得到边框的图，用顶帽后的灰度图减去边框图，即可得到字符。进行腐蚀的效果如下图：
   

   新增代码为：

   se_l=strel('line',20,0);
   g_top_erode=imerode(g_top,se_l);
   figure,imshow(g_top_erode);
   

5. 用腐蚀过的图在顶帽操作后的图上重建可以得到下图，可以看出，案件的边框已经被分离出来了。
   

   本步新增代码为：

   g_re=imreconstruct(g_top_erode,g_top);
   figure,imshow(g_re);
   

6. 利用顶帽后的图片，减去上一步得到的边框图，便可以得到只有字符的图片
   本步新增代码为：

   result=g_top-g_re;
   figure,imshow(result);
   

本例代码为：

clear,clc,close all;
f=imread('c.jpg');
subplot(1,2,1),imshow(f);
g=rgb2gray(f);
subplot(1,2,2),imshow(g);
ga=255-g;
figure,imshow(ga);

se=strel('disk',5);
g_top=imtophat(ga,se);%顶帽操作，结构元素的大小可以根据需要调整
figure,imshow(g_top);

se_l=strel('line',20,0);
g_top_erode=imerode(g_top,se_l);%腐蚀操作，结构元素的大小可以根据需要调整
figure,imshow(g_top_erode);

g_re=imreconstruct(g_top_erode,g_top);%重建得到边框的图片
figure,imshow(g_re);

result=g_top-g_re;%减去边框的图片
figure,imshow(result);