opencv檢測直線方法之形態(tài)學(xué)方法
更新時間：2018年12月26日 10:45:36 作者：恬夢
這篇文章主要為大家詳細介紹了opencv檢測直線方法之形態(tài)學(xué)方法，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
在閱讀文獻中，偶然發(fā)現(xiàn)使用使用形態(tài)學(xué)方法也可以檢測直線，故做實驗并記錄。
使用該方法，需要定義一個長度為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，然而又恰好能檢測出圖像中最短的表格線。
定義如下兩個結(jié)構(gòu)element用以檢測圖中水平、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)元素對圖像的水平以及豎直方向做閉運算以抹去水平或豎直表格線以外的細節(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;
}
實驗結(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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