opencv学习笔记(10)：形态学操作应用-提取水平与垂直线

提取步骤
输入图像彩色图像 imread
转换为灰度图像 – cvtColor
转换为二值图像 – adaptiveThreshold
定义结构元素
开操作 （腐蚀+膨胀）提取 水平与垂直线

转换为二值图像 – adaptiveThreshold
adaptiveThreshold(
Mat src, // 输入的灰度图像
Mat dest, // 二值图像
double maxValue, // 二值图像最大值
int adaptiveMethod // 自适应方法，只能其中之一 –
// ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ， ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
int thresholdType,// 阈值类型
int blockSize, // 块大小
double C // 常量C 可以是正数，0，负数
)

后处理
bitwise_not（Mat bin, Mat dst）像素取反操作，255 – SrcPixel
模糊（blur）

实例代码

#include
#include

using namespace std;
using namespace cv;


int main(int argc, char** argv)
{
	Mat src, dst1,dst2,gray_src,binImg;
	src = imread("F:/2.png");
	if (src.empty())
	{
		cout << "cannot load image" << endl;
		return - 1;
	}
	namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);
	//转为灰度图
	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);
	imshow("gray image", gray_src);
	//转为二值图
	adaptiveThreshold(~gray_src, binImg, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
	imshow("binary image", binImg);
	//水平结构元素
	Mat hline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(src.cols / 16, 1), Point(-1, -1));
	//垂直结构元素
	Mat vline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size( 1,src.rows / 16), Point(-1, -1));
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7), Point(-1, -1));
	
	Mat htemp, vtemp;

	//erode(binImg, htemp, hline);
	//dilate(htemp, dst1, hline);
	//取水平线
	morphologyEx(binImg, dst1, CV_MOP_OPEN, hline);
	bitwise_not(dst1, dst1);
	blur(dst1, dst1, Size(3, 3), Point(-1, -1));
	imshow("h output", dst1);
	//去竖直线
	erode(binImg, vtemp, vline);
	dilate(vtemp, dst2, vline);
	imshow("v output", dst2);
	waitKey(0);
	return 0;
}

在许多线中提取字母

Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7), Point(-1, -1));
morphologyEx(binImg, dst1, CV_MOP_OPEN, kernel);