【opencv】教程代码 —ImgProc （5）提取图像中水平线和垂直线的opencv示例

5. Morphology_3.cpp 提取图像中水平线和垂直线的opencv示例

原图notes.png

灰度化

二值化

提取水平线

提取垂直线

对垂直图像取反

提取边缘

使用膨胀操作处理边缘

平滑处理：vertical.copyTo(smooth); blur(smooth, smooth, Size(2, 2)); smooth.copyTo(vertical, edges);

/**
 * @file Morphology_3(Extract_Lines).cpp
 * @brief 使用形态变换提取图片中的水平线和垂直线的示例代码
 * @author OpenCV team
 */
 
 
// 引入所需的库
#include <opencv2/core.hpp> // 查找、修改和复制矩阵
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理
#include <opencv2/highgui.hpp> // 高级图像展示
#include <iostream> // 标准输入输出库
 
 
void show_wait_destroy(const char* winname, cv::Mat img); // 创建一个函数，用于显示图像并在按键后销毁窗口
 
 
// 使用标准库和OpenCV库
using namespace std;
using namespace cv;
 
 
int main(int argc, char** argv)
{
    //! [load_image]
    CommandLineParser parser(argc, argv, "{@input | notes.png | 输入图片}");
    // 读取输入图像
    Mat src = imread( samples::findFile( parser.get<String>("@input") ), IMREAD_COLOR);
    if (src.empty())
    {
        // 若图像无法读取或无法找到，则打印出错误信息
        cout << "无法打开或找到图片!\n" << endl;
        cout << "用法: " << argv[0] << " < 输入图片 >" << endl;
        return -1;
    }
 
 
    // 展示原图像
    imshow("src", src);
    //! [加载图片]
 
 
    //! [灰度化]
    // 若原图像不是灰度图，将之转为灰度图
    Mat gray;
 
 
    if (src.channels() == 3)
    {
        cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    }
    else
    {
        gray = src;
    }
 
 
    // 展示灰度图像
    show_wait_destroy("gray", gray);
    //! [灰度化]
 
 
    //! [二值化]
    // 在灰度图的反向图上应用自适应阈值化处理，注意此处需要用到~符号
    Mat bw;
    adaptiveThreshold(~gray, bw, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
 
 
    // 展示二值化图像
    show_wait_destroy("binary", bw);
    //! [二值化]
 
 
    //! [初始化]
    // 创建两张图片，分别用于提取水平线和垂直线
    Mat horizontal = bw.clone();
    Mat vertical = bw.clone();
    //! [初始化]
 
 
    //! [提取水平线]
    // 指定水平轴上的大小
    int horizontal_size = horizontal.cols / 30;
 
 
    // 创建结构元素，通过形态操作来提取水平线
    Mat horizontalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(horizontal_size, 1));
 
 
    // 应用形态操作
    erode(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
    dilate(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
 
 
    // 展示提取出的水平线
    show_wait_destroy("horizontal", horizontal);
    //! [提取水平线]
 
 
    //! [提取垂直线]
    // 指定垂直轴上的大小
    int vertical_size = vertical.rows / 30;
 
 
    // 创建结构元素，通过形态操作来提取垂直线
    Mat verticalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, vertical_size));
 
 
    // 应用形态操作
    erode(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
    dilate(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
 
 
    // 展示提取出的垂直线
    show_wait_destroy("vertical", vertical);
    //! [提取垂直线]
 
 
    //! [平滑处理]
    // 对垂直图像取反
    bitwise_not(vertical, vertical);
    show_wait_destroy("vertical_bit", vertical);
 
 
    // 根据逻辑提取边缘和平滑图像
    // 1. 提取边缘
    // 2. 使用膨胀操作处理边缘
    // 3. 将原图像复制至平滑图像
    // 4. 对平滑图像进行模糊处理
    // 5. 将平滑图像复制至源图像，覆盖边缘部分
 
 
    // 步骤1
    Mat edges;
    adaptiveThreshold(vertical, edges, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 3, -2);
    show_wait_destroy("edges", edges);
 
 
    // 步骤2
    Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_8UC1);
    dilate(edges, edges, kernel);
    show_wait_destroy("dilate", edges);
 
 
    // 步骤3
    Mat smooth;
    vertical.copyTo(smooth);
 
 
    // 步骤4
    blur(smooth, smooth, Size(2, 2));
 
 
    // 步骤5
    smooth.copyTo(vertical, edges);
 
 
    // 展示最终结果
    show_wait_destroy("smooth - final", vertical);
    //! [平滑处理]
 
 
    return 0;
}
 
 
// 创建一个函数，用于显示图像并在按键后销毁窗口
void show_wait_destroy(const char* winname, cv::Mat img) {
    imshow(winname, img);
    moveWindow(winname, 500, 0);
    waitKey(0);
    destroyWindow(winname);
}