二值化图像提取竖着的线python

以下是使用Python和OpenCV库实现二值化图像提取竖着的线的示例代码：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

# 定义结构元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 5))

# 膨胀图像
dilated = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=3)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制竖直线
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if w < 5:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码的步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行二值化处理。
3. 定义结构元素，并对二值化图像进行膨胀操作，以填充竖直线的空洞。
4. 查找二值化图像中的轮廓。
5. 对每个轮廓进行矩形边界框计算，如果该矩形的宽度小于5，则认为该轮廓表示一条竖直线。
6. 在原始图像上绘制竖直线的矩形边界框，并显示结果。

请注意，该代码假设竖直线的宽度小于5个像素。如果您的图像中的竖直线比较粗，您需要相应地调整代码中的参数。