【OpenCV入门之十八】通过形态学操作提取水平与垂直线

adaptiveThreshold(Mat src,Mat dest,double maxValue,int adaptiveMethod,int thresholdType,int blockSize,double C)

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;

int main(int argc,char** argv){
  //1、加载源图像，并检查它是否加载成功，然后显示它：
  Mat src = imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/paint1.jpg");
  if(src.empty()){
    printf("Could not load Image ...");
    return -1;
  }
  namedWindow("1.input",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow("1.input",src);
  //2、如果图像不是灰度图像转换为灰度图像：
  Mat gray_src;
  if (src.channels() == 3) 
    cvtColor(src,gray_src,CV_BGR2GRAY);
  else  
    gray_src = src;
  imshow("2.Gray Image",gray_src);
  //3、然后将灰度图像转换为二值化。注意~符号表明我们使用逆操作后版本（即bitwise_not）：
  Mat binary_src;
  /*
        adaptiveThreshold( // 局部自适应阈值
            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 THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV  阈值 T = sum(blockSize X blockSize的像素平均值) - 常量C
            int blockSize, // 块大小，只能为奇数，取图像宽或高的 1/4 到 1/6 之间? 要确保足够大?
            double C // 常量C 可以是正数，0，负数   ，让结果变得更亮一点 更大一点?
        )
    */
  adaptiveThreshold(~gray_src, binary_src, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
  imshow("3.binary Image", binary_src);

  //4、以提取水平和垂直线，作为从图像中分离的结果，但首先让我们初始化的输出图像：
  Mat horizontal = binary_src.clone();
  Mat vertical = binary_src.clone();

  //5、为了提取我们所希望的对象，我们需要创建相应的结构元素。由于这里我们要提取水平线，一个相应的结构元素有以下形状：
  int horizontalsize = horizontal.cols / 30;
  Mat horizontalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(horizontalsize,1));
  erode(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
  dilate(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
  imshow("4.1. horizontal", horizontal);

  //6、 垂直线条的的用法也是这样，相应的结构元素如下:
  int verticalsize = vertical.rows / 30;
  Mat verticalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size( 1,verticalsize));
  erode(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
  dilate(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
  imshow("4.2. vertical", vertical);

  //7、图像的边缘是有点粗糙的。由于这个原因，我们需要光顺处理边缘，以获得更平滑的结果
   // Inverse vertical image
  bitwise_not(vertical, vertical);
  imshow("5. vertical_bit", vertical);
  // Extract edges and smooth image according to the logic
  // 1. extract edges
  // 2. dilate(edges)
  // 3. src.copyTo(smooth)
  // 4. blur smooth img
  // 5. smooth.copyTo(src, edges)
  // Step 1
  Mat edges;
  adaptiveThreshold(vertical, edges, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 3, -2);
  imshow("6.1. edges", edges);
  // Step 2
  Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_8UC1);
  dilate(edges, edges, kernel);
  imshow("6.2. dilate", edges);
  // Step 3
  Mat smooth;
  vertical.copyTo(smooth);
  // Step 4
  blur(smooth, smooth, Size(2, 2));
  // Step 5
  smooth.copyTo(vertical, edges);
  // Show final result
  imshow("6.3. smooth", vertical);

  waitKey(0);
  return 0;
}