opencv檢測(cè)直線方法之形態(tài)學(xué)方法
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(zhǎng)度為L(zhǎng)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?jī)?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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