用OpenCV C++实现检测图片是否有条纹局部花屏
时间: 2023-11-27 18:50:45 浏览: 40
可以使用OpenCV C++中的图像处理技术来实现检测图片是否有条纹局部花屏。下面是一个简单的实现:
1. 读取图片并转换为灰度图像
```cpp
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
```
2. 使用Sobel算子检测水平和垂直边缘
```cpp
cv::Mat grad_x, grad_y;
cv::Mat abs_grad_x, abs_grad_y;
cv::Sobel(image, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3);
cv::Sobel(image, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3);
cv::convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);
cv::convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);
```
3. 将水平和垂直边缘合并
```cpp
cv::Mat grad;
cv::addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);
```
4. 对合并后的图像进行二值化处理
```cpp
cv::Mat binary;
cv::threshold(grad, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
```
5. 对二值化后的图像进行腐蚀操作
```cpp
cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
cv::erode(binary, binary, element);
```
6. 统计二值化后的图像中像素值为0的数量
```cpp
int count = cv::countNonZero(binary);
```
7. 如果像素值为0的数量超过阈值,则可以认为图片存在条纹局部花屏
```cpp
if (count > threshold) {
std::cout << "Image has striped distortion" << std::endl;
} else {
std::cout << "Image is OK" << std::endl;
}
```
需要注意的是,以上方法只能检测水平和垂直方向的条纹花屏,如果存在斜向的花屏,则需要使用其他的处理方法。