OpenCV 形态学操作应用——提取水平与垂直线
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV 形态学操作应用——提取水平与垂直线相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
文章目录
原理方法
图像形态学操作时候,可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感,这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。
通过使用两个最基本的形态学操作 – 膨胀与腐蚀,使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。
- 膨胀,输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值
- 腐蚀,输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值
提取步骤
输入图像彩色图像 imread
代码如下:
Mat src, dst;
src = imread("./test2.jpg");
if (!src.data)
printf("could not load image...\\n");
return -1;
imshow("image", src);
转换为灰度图像 – cvtColor
代码如下:
Mat gray_src;
// 转灰度图
cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
imshow("gray image", gray_src);
转换为二值图像 – adaptiveThreshold
函数参数:
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
应用代码如下:
Mat binImg;
//转换为二值图像 – adaptiveThreshold
adaptiveThreshold(~gray_src, binImg, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
imshow("binary image", binImg);
定义结构元素:
- 一个像素宽的水平线 - 水平长度 width/30
- 一个像素宽的垂直线 – 垂直长度 height/30
应用getStructuringElement
函数来获取结构元素,这里补充一下该函数相关知识:
结构元形状构造函数getStructuringElement
函数原型:
getStructuringElement(
int shape,
Size ksize,
Point anchor
)
参数:
shape:结构元类型:
1)MORPH_RECT 表示产生矩形的结构元
2)MORPH_ELLIPSEM 表示产生椭圆形的结构元
3)MORPH_CROSS 表示产生十字交叉形的结构元
ksize:表示结构元的尺寸,即(宽,高),必须是奇数
anchor:表示结构元的锚点,即参考点。默认值Point(-1, -1)代表中心像素为锚点
应用代码为:
// 水平结构元素
Mat hline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(xsize, 1), Point(-1, -1));
// 垂直结构元素
Mat vline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, ysize), Point(-1, -1));
// 获取矩形结构元素
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));
开操作 (腐蚀+膨胀):提取水平与垂直线
代码应用如下:
// 提取横线
Mat hbin;
erode(binImg, hbin, hline);
dilate(hbin, dst, hline);
imshow("Row Result", dst);
// 提取竖线
Mat vbin;
// 腐蚀膨胀
erode(binImg, vbin, vline);
dilate(vbin, dst, vline);
imshow("Col Result", dst);
// 矩形
Mat Bbin;
erode(binImg, Bbin, kernel);
dilate(Bbin, dst, kernel); // 像素取反操作
bitwise_not(dst, dst);
imshow("Final Result", dst);
代码案例
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
Mat src, dst;
src = imread("./test2.jpg");
if (!src.data)
printf("could not load image...\\n");
return -1;
imshow("image", src);
char INPUT_WIN[] = "input image";
char OUTPUT_WIN[] = "result image";
Mat gray_src;
// 转灰度图
cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
imshow("gray image", gray_src);
Mat binImg;
// 转换为二值图像 – 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
*/
adaptiveThreshold(~gray_src, binImg, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
imshow("binary image", binImg);
// 一个像素宽的水平线 - 水平长度 width / 30
// 一个像素宽的垂直线 – 垂直长度 height / 30
int xsize = binImg.cols / 30;
int ysize = binImg.rows / 30;
// 水平结构元素
Mat hline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(xsize, 1), Point(-1, -1));
// 垂直结构元素
Mat vline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, ysize), Point(-1, -1));
// 矩形
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));
// 提取横线
Mat hbin;
erode(binImg, hbin, hline);
dilate(hbin, dst, hline);
imshow("Row Result", dst);
// 提取竖线
Mat vbin;
// 腐蚀膨胀
erode(binImg, vbin, vline);
dilate(vbin, dst, vline);
imshow("Col Result", dst);
// 矩形
Mat Bbin;
erode(binImg, Bbin, kernel);
dilate(Bbin, dst, kernel); // 像素取反操作
bitwise_not(dst, dst);
imshow("Final Result", dst);
waitKey(0);
return 0;
以上是关于OpenCV 形态学操作应用——提取水平与垂直线的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
youcans 的 OpenCV 例程200篇130. 形态学之提取水平和垂直线