Opencv(C++)笔记--基于形态学操作提取水平直线

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1--代码

2--执行结果

3--分析

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1--代码

# include 
# include

int main(int argc, char** argv){
    cv::Mat src;
    src = cv::imread("C:/Users/Liujinfu/Desktop/opencv_bilibili/test_1218.jpg");
    if (src.empty()){
        printf("could not load image..\n");
        return -1;
    }
    cv::imshow("input", src);

    cv::Mat gray_src, bin_img, dst;
    cv::cvtColor(src, gray_src, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::imshow("gray", gray_src);
    cv::adaptiveThreshold(gray_src, bin_img, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv::THRESH_BINARY, 3, -3);
    cv::imshow("bin_img", bin_img);

    // 设置腐蚀和膨胀的窗口大小
    cv::Mat vline1 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(1, 4), cv::Point(-1, -1));
    cv::Mat hline1 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(4, 1), cv::Point(-1, -1));
    
    cv::Mat hline2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(src.cols / 32, 1), cv::Point(-1, -1));
    cv::Mat block = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5), cv::Point(-1, -1));
    
    cv::dilate(bin_img, bin_img, vline1); // 去掉细微黑线，增强二值化表现
    cv::imshow("vline1", bin_img);
    cv::dilate(bin_img, bin_img, hline1); // 去掉细微黑线，增强二值化表现
    cv::imshow("hline1", bin_img);

    cv::erode(bin_img, bin_img, hline2); // 去掉竖直白线，提取水平白线
    cv::imshow("vline2", bin_img);

    cv::erode(bin_img, bin_img, block);  // 通过腐蚀操作，缩小白线范围
    cv::imshow("block", bin_img);

    cv::bitwise_not(bin_img, dst); // 取反操作
    cv::imshow("output", dst);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

2--执行结果

3--分析

        通过形态学操作（腐蚀和膨胀），设置合适的窗口大小，腐蚀或膨胀特定区域；

        代码可通过修改腐蚀和膨胀的窗口大小，拓展到提取垂直直线、去除斜线干扰等问题；