OpenCV实战：提取图像中的水平与垂直线条

本文主要介绍了如何使用OpenCV（一个广泛应用于计算机视觉和机器学习的开源库）来提取图像中的水平和垂直线条。OpenCV在C++环境中提供了一系列强大的图像处理函数，这里通过一个具体的实例来演示这个过程。 首先，程序从读取一张图片开始，使用`imread`函数加载名为"1.png"的图像到`Mat`对象`src`中。如果图片加载失败，会输出错误信息并返回-1。 接着，将彩色图像转换为灰度图像，以便后续处理，因为二值化操作通常在灰度图像上进行。使用`cvtColor`函数将`src`转换为灰度图像，并将其存储在`gray_src`中。 为了提高边缘检测的准确性，使用自适应阈值`adaptiveThreshold`将灰度图像转换为二值图像。这里选择的是均值法（`ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C`），并且设置阈值、适应性大小、方法类型等参数。 接下来，定义两个结构元素，一个是水平方向的矩形模板（`MORPH_RECT`），大小为源图像宽度的1/16乘以高度（`Size(src.cols/16, 1)`），另一个是垂直方向的矩形模板（大小为`Size(1, src.rows/16)`）。这些结构元素将在腐蚀操作中用于检测线条。 然后，创建一个矩形结构元素，通常用于后期处理或更复杂的形状检测。`Mattemp`在这里没有被提及，可能是因为代码中省略了一些细节。 对二值图像进行腐蚀操作，这有助于去除噪声并增强边缘，但在这个例子中，没有直接提到腐蚀操作。可能是因为作者认为在二值化后，线条已经足够明显，不需要额外的腐蚀处理。 最后，代码可能还包括了对水平和垂直方向的边缘检测。这通常涉及使用`morphologyEx`函数，其中可能包括`MORPH_OPEN`（开运算）来去除小噪声，以及`findContours`函数来识别线条区域。然而，这部分代码并未在提供的摘录中明确给出。 总结来说，该篇文章展示了使用OpenCV在C++环境下提取水平和垂直线条的基本步骤，包括图像预处理（如灰度化和二值化）、结构元素的选择、以及可能的腐蚀操作。实际的边缘检测部分需要根据作者可能使用的具体函数进行补充。这个实例可以作为初学者理解和实践OpenCV图像处理的一个良好起点。