opencv学习笔记（二） 提取图像中的水平线和垂直线

提取图像中的水平线和垂直线属于基础的形态学操作的应用，原理：根据要提取图形来定义一个特定的结构元素，然后以这个结构相素去遍历图像，进行一系列形态学操作，以此过滤掉其他特征的图形，达到提取的效果。

示例：提取下图中的水平线。

解决思路如下：

1.将原图转化为灰度图像（cvtColor（）函数）。

2.运用自适应阈值花操作：adaptiveThreshold函数，根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值，将原本的灰度图像转化成二值化图像。

函数原型： void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst,ouble maxValue, int adaptiveMethod,int thresholdType, int bolckSize, double C)

参数说明
参数1：InputArray类型的src，输入图像，填单通道，单8位浮点类型Mat即可。
参数2：函数运算后的结果存放在这。即为输出图像（与输入图像同样的尺寸和类型）。
参数3：预设满足条件的最大值。
参数4：指定自适应阈值算法。可选择ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 或 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C两种。
参数5：指定阈值类型。可选择THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV两种。（即二进制阈值或反二进制阈值）。
参数6：表示邻域块大小，用来计算区域阈值，一般选择为3、5、7…等。
参数7：参数C表示与算法有关的参数，它是一个从均值或加权均值提取的常数，可以是负数。

3.根据需要提取的图形特征定义结构元素，这里我们要提取水平线，相应地，我们就定义一个水平的矩形结构元素。

eg：Mat kernel =getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(dest.cols / 16, 1), Point(-1, -1));

4.用着结构元素进行形态学操作，过滤其他形状。这里我们使用的是开操作，这样当结构元素遍历图像时，就过滤掉了与其不吻合的其他元素，只保留水平线。

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5.最后在通过bitwise_not取反。

实现代码如下：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
int main()
{
	Mat src,gray_src,dest, dst;	
	src = imread("C:/Users/86159/Desktop/pp.png"); 	//载入图片
	
	cvtColor(src, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);	//转化成灰度图
	adaptiveThreshold(~gray_src, dest, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);	//转化为二值化图像
	
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(dest.cols / 16, 1), Point(-1, -1));	//定义结构元素
 	morphologyEx(dest, dst, MORPH_OPEN, kernel);		//开操作提取水平线
	bitwise_not(dst, dst);	//取反
	
	imshow("效果图", dst);
	
 	waitKey(0);
 	return 0;
 }