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opencv檢測(cè)直線方法之形態(tài)學(xué)方法

 更新時(shí)間：2018年12月26日 10:45:36   作者：恬夢(mèng)  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了opencv檢測(cè)直線方法之形態(tài)學(xué)方法，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

在閱讀文獻(xiàn)中，偶然發(fā)現(xiàn)使用使用形態(tài)學(xué)方法也可以檢測(cè)直線，故做實(shí)驗(yàn)并記錄。

使用該方法，需要定義一個(gè)長度為L的結(jié)構(gòu)元素element，其大小應(yīng)足夠大以保留圖像中的字符筆劃，然而又恰好能檢測(cè)出圖像中最短的表格線。

定義如下兩個(gè)結(jié)構(gòu)element用以檢測(cè)圖中水平、豎直的表格線：

Mat element1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(70, 1));// size的width應(yīng)大于圖像中的橫向筆劃

Mat element3 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, 55));//size的height應(yīng)大于圖像中的豎直筆劃

之后分別用以上結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像的水平以及豎直方向做閉運(yùn)算以抹去水平或豎直表格線以外的細(xì)節(jié)：

morphologyEx(image, imageF1, MORPH_CLOSE, element1);

morphologyEx(image, imageF4, MORPH_CLOSE, element3);

下面附上整體代碼：

#include "core/core.hpp" 
#include "highgui/highgui.hpp" 
#include "imgproc/imgproc.hpp" 
#include <iostream> 
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
 Mat image = imread("E:\\x.jpg", 1);
 Mat imageF1, imageF2, imageF3, imageF4, imageF5, imageF6, imageF7;
 cvtColor(image, image, CV_RGB2GRAY);
 namedWindow("原圖");
 imshow("原圖", image);
 
 Mat element1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(73, 1)); 
 Mat element3 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, 80));
 
 
 morphologyEx(image, imageF1, MORPH_CLOSE, element1);
 threshold(imageF1, imageF2, 200, 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);//自適應(yīng)閾值
 
 morphologyEx(image, imageF4, MORPH_CLOSE, element3);
 threshold(imageF4, imageF5, 200, 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);
 
 bitwise_or(imageF2, imageF5, imageF7);
 
 
 namedWindow("F1");
 imshow("F1", imageF1);
 namedWindow("F2");
 imshow("F2", imageF2); 
 namedWindow("F4");
 imshow("F4", imageF4);
 namedWindow("F7");
 imshow("F7", imageF7);
 namedWindow("F5");
 imshow("F5", imageF5);
 
 
 waitKey(0);
 
 return 0;
}

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：

記錄內(nèi)容如有不妥之處，望指正！

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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