本研究利用OpenCV工具，提出了一种有效算法，专注于自动检测并分离图像中的水平及垂直线条元素，为后续图像分析提供精准基础。
OpenCV是一款功能强大且广泛应用的计算机视觉库，能够实现图像识别、视频处理、特征提取等多种功能。在实际应用中，OpenCV可以用来识别并提取图像中的水平线与垂直线。
原理上来说，通过使用形态学操作——膨胀和腐蚀技术，并结合特定结构元素的应用，可以在输入图象基础上进行一系列的操作以达到增强或抑制某些类型的边缘的效果。具体而言，在寻找水平或者竖直线时，选择合适的核（如矩形）并将其应用于图像的腐蚀与膨胀过程之中。
步骤如下：
1. 使用OpenCV读取一张彩色图片。
2. 将该彩色图象转换为灰度图像。
3. 对于灰度图像应用自适应阈值处理以生成二值化版本，以便后续操作更加高效。
4. 定义用于检测水平和垂直线的结构元素（比如矩形）。
5. 利用定义好的核进行形态学开运算来提取目标线条。
以下是完整的代码示例：
```cpp
#include
using namespace cv;
using namespace std;
Mat gray_Img(Mat src) {
Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
cvtColor(src, dst, CV_BGR2GRAY);
return dst;
}
Mat threshold_Img(Mat src) {
Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
adaptiveThreshold(~src, dst, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
return dst;
}
Mat get_Vertical(Mat src) {
Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
return getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(16,src.cols-1), Point(-1,-1));
}
Mat get_Horizontal(Mat src) {
Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
return getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(src.rows-16, 1), Point(-1,-1));
}
Mat erode_Img(Mat src, Mat kernel) {
Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
erode(src,dst,kernel);
return dst;
}
Mat dilate_Img(Mat src, Mat kernel) {
Mat dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
dilate(src,dst,kernel);
return dst;
}
int main() {
Mat src = imread(001.png);
if (src.empty()) {
cout << fail to load image << endl;
return -1;
}
namedWindow(input_Img, 0); imshow(input_Img, src);
Mat grayImg = gray_Img(src);
namedWindow(input_Img_gray, 0); imshow(input_Img_gray, grayImg);
Mat thresholdImg = threshold_Img(grayImg);
Mat verticalKernel = get_Vertical(thresholdImg);
Mat horizontalKernel = get_Horizontal(thresholdImg);
Mat erodeImg = erode_Img(thresholdImg, verticalKernel);
Mat dilateImg = dilate_Img(erodeImg, horizontalKernel);
namedWindow(result, 0); imshow(result, dilateImg);
waitKey(0);
return 0;
}
```
上述代码展示了如何利用OpenCV库识别并提取图像中的水平线与垂直线。
5星
