OpenCV学习第十三篇：提取水平和垂直线（去除干扰线）

1.结构元素
可以是任意形状的结构元素：矩形，圆，直线，磁盘形状，砖石形状等
2.提取步骤
输入图像彩色图像imread
转换为灰度图像cvtColor
转换为二值图像adaptiveThreshold
定义结构元素
开操作（腐蚀+膨胀）提取水平和垂直线
3.api
adaptiveThreshold-转化为二值图像（
Mat src（输入灰度图像），
Mat dest（二值图像），
double maxValue（二值图像最大值），
int adaptiveMethod（自适应方法）（ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C/ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C）,
int thresholdType（阈值类型），
int blockSize（块大小），
double c（常量c可以是正数，0，负数）
）
直接提取api
morphologyEx(binimage, dst, CV_MOP_OPEN, hline);
4.实例
代码如下：

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

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread("F:/picture/去除干扰线.png");
    if (src.empty()) {
        printf("could not image");
        return -1;
    }
    Mat  gray_src;
    cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
    imshow("灰色", gray_src);

    //转换为二值图像
    Mat binimage;
    adaptiveThreshold(~gray_src, binimage, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 15, -2);
    imshow("二值", binimage);
    Mat hline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(src.cols / 16,1), Point(-1, - 1));
    Mat yline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, src.rows/16), Point(-1, -1));
    Mat sline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3), Point(-1, -1));
    Mat temp;
    erode(binimage, temp, sline);
    dilate(temp, dst, sline);
    //morphologyEx(binimage, dst, CV_MOP_OPEN, hline);
    //blur(dst, dst, Size(3, 3), Point(-1, -1));
    bitwise_not(dst, dst);

    imshow("水平线", dst); 
    imshow("测试", src);
    waitKey(0);
    return 0;
}

效果如下：