opencv 提取水平与垂直线条

话不多说，先看结果：

我们可以看到，最总是提取出； 水平的线条。

上代码吧：

// opencv0013.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat src, dst;
	src = imread("D:/images/1.png");
	if (src.empty())
	{
		cout << "your image is null,please check your path" << endl;
		return -1;
	}
	char INPUT_WIN[] = "input image";
	char OUTPUT_WIN[] = "result image";
	namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(INPUT_WIN, src);

	//输出灰色图像
	Mat gray_src;
	cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
	imshow("gray image", gray_src);

	//装换成二值图像
	Mat binImg;
	adaptiveThreshold(~gray_src, binImg, 255, 
		ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY,15, -2);
	imshow("binary image", binImg);

	//水平结构元素
	Mat hline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(src.cols / 16, 1),
		Point(-1, -1));
	//垂直结构元素
	Mat vline = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(1,src.rows/16),
		Point(-1, -1));
	// 矩形结构
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3),
		Point(-1, -1));
	
	//Mat temp;
	//erode(binImg, temp, kernel);
	//dilate(temp,dst,kernel);
	morphologyEx(binImg, dst, CV_MOP_OPEN, hline); //上面等价这个一句话
	bitwise_not(dst, dst);//值取反 255 - SrcPixel
	imshow("Final Result", dst);

	waitKey(0);
    return 0;
}

 

理论解析：

 

 二值图像与灰度图像上的膨胀操作：

二值图像与灰度图像上的腐蚀操作

adaptiveThreshold 函数的参数：

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
)

 

 bitwise_not（Mat bin, Mat dst）像素取反操作，255 – SrcPixel  这里就不说了