第13课 提取水平与垂直线

1.原理方法

通过自定义的结构元素，实现结构元素对输入图像的一些对象敏感，另一些对象不敏感，从而就可以让敏感的对象改变而不敏感的对象保留。通过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对输入图像的进行操作，得到想要的结果。

2.步骤

1. 输入图像彩色图像——imread（）;
2. 转化为灰度图像——cvtColor();
3. 转化为二值图像——adaptiveThreshold（）；
4. 定义结构元素——getStructuringElement();
5. 开操作（腐蚀 膨胀）提取水平与垂直线morphologyEX(CV_MOP_OPEN);
6. 后处理(根据实际情况考虑是否添加):像素取反操作bitwise_not()和模糊blur()

2.1输入彩色图像

2.2 转化为灰度图像

2.3 转化为二值图像

adaptiveThreshold(）;

1. Mat src, // 输入的灰度图像
2. Mat dest, // 二值图像
3. double maxValue, // 二值图像最大值
4. int adaptiveMethod // 自适应方法，只能其中之一 –
   // ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ， ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C
5. int thresholdType,// 阈值类型（THRESH_BINARY）
6. int blockSize, // 块大小
7. double C // 常量C 可以是正数，0，负数

2.3 定义结构元素

定义两个结构元素，分别为了提取水平线和垂直线：

1. 一个像素宽的水平线 - 水平长度 width/30，垂直长度为1；
2. 一个像素宽的垂直线 –水平长度为1， 垂直长度 height/30。

2.4 开操作（腐蚀 膨胀）

开操作实现有两种方法：

1. 先进行腐蚀erode（），再膨胀dilate（）
2. 直接使用morphology(),然后给一个开操作的形参CV_MOP_OPEN
   两种方法的效果相同，使用第二种只用一个方法（函数），较为简便一些。
   
   

2.5 后处理

1. 像素取反操作，即255-SrcPixel,为了将背景改为黑色或白色，使结果更专业更好看。

bitwise_not(Mat bin,Mat dst);

2. 使用模糊是结果更好看，常用均值模糊blur（）：

3. 例程

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("D:/vcprojects/images/chars.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	char INPUT_WIN[] = "input image";
	char OUTPUT_WIN[] = "result image";
	namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(INPUT_WIN, src);

	Mat gray_src;
	cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
	imshow("gray image", gray_src);
	
	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, vline);
	bitwise_not(dst, dst);
	//blur(dst, dst, Size(3, 3), Point(-1, -1));
	imshow("Final Result", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}