形態學運用(去除圖像噪點，提取水平線，垂直線)--OPenCV08

膨脹，輸出的像素值是結構元素覆蓋下輸入圖像的最大像素值(灰度圖像下255是白色)

腐蝕，輸出的像素值是結構元素覆蓋下輸入圖像的最小像素值(灰度圖像下0是黑色)

現在有一張有噪點的圖片，需要提取出圖像的字母元素

 

要消除除字母外的雜質，很明顯 需要先膨脹，取周圍像素的最大值，即變爲白色。

明顯可以看出這個操作確實可以消除噪聲，但是膨脹的過度導致我的元素也有些模糊不清，此時需要腐蝕來使得元素清晰起來，先膨脹後腐蝕的操作即是形態學中的閉操作，我們就可以使用MORPH_CLOSE進行操作

使用後發現，效果不太明朗，噪聲依舊存在，於是打算多來幾次，迭代的重複做幾次，發現效果就出來了。

 

	Img1 = imread("zzz.png");

	if (!Img1.data)
	{
		cout << "未找到圖片" << endl;
		return -1;
	}
	

	cvtColor(Img1, Img1, COLOR_BGR2GRAY); //將圖片轉爲灰度圖像
	imshow("Input Img", Img1);

   	Mat OutImg;
        //結構元素 kenel 
	Mat kenel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));

	morphologyEx(Img1, OutImg, MORPH_CLOSE, kenel,Point(-1,-1),3);
        //最末尾的參數3 即代表迭代次數是3 這個參數默認值是1 需要自行修改
    
	imshow("Close Img", OutImg);

 

提取圖像中的水平線，垂直線

 想要提取水平線，垂直線，就需要思考一下結構元素。

膨脹取的是結構元素區域內的最大值，若要提取水平線，那我定義一個橫條的結構元素，

進行膨脹操作，橫條元素與圖像中的非水平像素相重合時，自然會輸出最大像素，則可以消除掉影響。

同理，提取垂直線就定義一個豎條的結構元素。

 

	Mat VerticalImg,HorizonImg;
	Mat Horizon_kenel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(Img1.cols/16,1));
	Mat Vertical_kenel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, Img1.rows/16));

        Size()函數前一個參數是寬度 後一個參數是高度 即前一個參數是列 後一個是行

	morphologyEx(Img1, VerticalImg, MORPH_CLOSE, Vertical_kenel, Point(-1, -1), 1);
	//直接使用MORPH_OPEN也可以出來效果
        imshow("Vertical Img", VerticalImg);

	morphologyEx(Img1, HorizonImg, MORPH_CLOSE, Horizon_kenel, Point(-1, -1), 1);
	imshow("Horizon Img", HorizonImg);

 

最後的效果如下