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OpenCV通過使用形態(tài)學(xué)操作來提取水平和垂直線

2018-09-01 11:38 更新

目標(biāo)

在本教程中，您將學(xué)習(xí)如何：

應(yīng)用兩個非常常見的形態(tài)運算符（即擴張和侵蝕），創(chuàng)建自定義內(nèi)核，以便在水平軸和垂直軸上提取直線。為此，您將使用以下OpenCV功能：CV ::侵蝕 CV ::擴張 CV :: getStructuringElement在一個例子中，您的目標(biāo)是從音樂表中提取音樂筆記。

理論

形態(tài)操作

形態(tài)學(xué)是一組圖像處理操作，其基于預(yù)定義的也稱為內(nèi)核的結(jié)構(gòu)元素來處理圖像。輸出圖像中的每個像素的值基于輸入圖像中的對應(yīng)像素與其鄰居的比較。通過選擇內(nèi)核的大小和形狀，您可以構(gòu)建對輸入圖像的特定形狀敏感的形態(tài)操作。

兩個最基本的形態(tài)操作是擴張和侵蝕。擴散將像素添加到圖像中對象的邊界，而侵蝕恰恰相反。添加或刪除的像素數(shù)量分別取決于用于處理圖像的結(jié)構(gòu)元素的大小和形狀。一般來說，這兩個操作遵循的規(guī)則如下：

擴展：輸出像素的值是屬于結(jié)構(gòu)元素大小和形狀的所有像素的最大值。例如，在二進制圖像中，如果落入內(nèi)核范圍內(nèi)的輸入圖像的任何像素被設(shè)置為值1，則輸出圖像的相應(yīng)像素也將被設(shè)置為1。后者適用于任何類型的圖像（例如灰度，bgr等）。

二進制圖像的擴張

二進制圖像的擴張

灰度圖像的擴張

灰度圖像的擴張

侵蝕：反之亦然適用于侵蝕作業(yè)。輸出像素的值是落在結(jié)構(gòu)元素的大小和形狀內(nèi)的所有像素的最小值?？聪旅娴睦樱?/p>

侵蝕二進制圖像

灰度圖像侵蝕

灰度圖像侵蝕

結(jié)構(gòu)元素

如上所述，通常在任何形態(tài)學(xué)操作中，用于探測輸入圖像的結(jié)構(gòu)元素是最重要的部分。

一個結(jié)構(gòu)化元素是一個由只有0和1組成的矩陣，可以有任意的任意形狀和大小。通常比正在處理的圖像小得多，而值為1的像素定義鄰域。稱為原點的結(jié)構(gòu)元素的中心像素標(biāo)識感興趣的像素 - 正在處理的像素。

例如，下面示出了7×7尺寸的菱形結(jié)構(gòu)元件。

OpenCV

鉆石形結(jié)構(gòu)元件及其起源

結(jié)構(gòu)元素可以具有許多常見的形狀，例如線，菱形，圓盤，周期線以及圓和尺寸。您通常選擇與要在輸入圖像中處理/提取的對象相同的大小和形狀的結(jié)構(gòu)元素。例如，要在圖像中查找行，請創(chuàng)建一個線性結(jié)構(gòu)元素，您將在后面看到。

Code

本教程代碼如下所示。您也可以從這里下載。


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int, char** argv)
{
    // Load the image
    Mat src = imread(argv[1]);
    // Check if image is loaded fine
    if(!src.data)
        cerr << "Problem loading image!!!" << endl;
    // Show source image
    imshow("src", src);
    // Transform source image to gray if it is not
    Mat gray;
    if (src.channels() == 3)
    {
        cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
    }
    else
    {
        gray = src;
    }
    // Show gray image
    imshow("gray", gray);
    // Apply adaptiveThreshold at the bitwise_not of gray, notice the ~ symbol
    Mat bw;
    adaptiveThreshold(~gray, bw, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
    // Show binary image
    imshow("binary", bw);
    // Create the images that will use to extract the horizontal and vertical lines
    Mat horizontal = bw.clone();
    Mat vertical = bw.clone();
    // Specify size on horizontal axis
    int horizontalsize = horizontal.cols / 30;
    // Create structure element for extracting horizontal lines through morphology operations
    Mat horizontalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(horizontalsize,1));
    // Apply morphology operations
    erode(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
    dilate(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
    // Show extracted horizontal lines
    imshow("horizontal", horizontal);
    // Specify size on vertical axis
    int verticalsize = vertical.rows / 30;
    // Create structure element for extracting vertical lines through morphology operations
    Mat verticalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size( 1,verticalsize));
    // Apply morphology operations
    erode(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
    dilate(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
    // Show extracted vertical lines
    imshow("vertical", vertical);
    // Inverse vertical image
    bitwise_not(vertical, vertical);
    imshow("vertical_bit", vertical);
    // Extract edges and smooth image according to the logic
    // 1. extract edges
    // 2. dilate(edges)
    // 3. src.copyTo(smooth)
    // 4. blur smooth img
    // 5. smooth.copyTo(src, edges)
    // Step 1
    Mat edges;
    adaptiveThreshold(vertical, edges, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 3, -2);
    imshow("edges", edges);
    // Step 2
    Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_8UC1);
    dilate(edges, edges, kernel);
    imshow("dilate", edges);
    // Step 3
    Mat smooth;
    vertical.copyTo(smooth);
    // Step 4
    blur(smooth, smooth, Size(2, 2));
    // Step 5
    smooth.copyTo(vertical, edges);
    // Show final result
    imshow("smooth", vertical);
    waitKey(0);
    return 0;
}

說明/結(jié)果

加載源圖像并檢查它是否加載沒有任何問題，然后顯示：

    // Load the image
    Mat src = imread(argv[1]);
    // Check if image is loaded fine
    if(!src.data)
        cerr << "Problem loading image!!!" << endl;
    // Show source image
    imshow("src", src);

OpenCV提取水平和垂直線

然后將圖像轉(zhuǎn)換為灰度，如果還沒有：

    // Transform source image to gray if it is not
    Mat gray;
    if (src.channels() == 3)
    {
        cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
    }
    else
    {
        gray = src;
    }
    // Show gray image
    imshow("gray", gray);

OpenCV通過使用形態(tài)學(xué)操作來提取水平和垂直線

然后將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二進制。注意?符號，表示我們使用它的逆（即bitwise_not）版本：

    // Apply adaptiveThreshold at the bitwise_not of gray, notice the ~ symbol
    Mat bw;
    adaptiveThreshold(~gray, bw, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 15, -2);
    // Show binary image
    imshow("binary", bw);

OpenCV提取水平和垂直線

現(xiàn)在，我們準(zhǔn)備應(yīng)用形態(tài)學(xué)操作來提取水平和垂直線，并將音樂筆記與樂譜分開，但首先讓我們初始化我們將使用的輸出圖像：

    // Create the images that will use to extract the horizontal and vertical lines
    Mat horizontal = bw.clone();
    Mat vertical = bw.clone();

正如我們在理論中指定的，為了提取我們想要的對象，我們需要創(chuàng)建相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素。因為這里我們要提取水平線，所以用于此目的的相應(yīng)結(jié)構(gòu)元素將具有以下形狀：

OpenCV

在源代碼中，它由以下代碼片段代表：

   // Specify size on horizontal axis
    int horizontalsize = horizontal.cols / 30;
    // Create structure element for extracting horizontal lines through morphology operations
    Mat horizontalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(horizontalsize,1));
    // Apply morphology operations
    erode(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
    dilate(horizontal, horizontal, horizontalStructure, Point(-1, -1));
    // Show extracted horizontal lines
    imshow("horizontal", horizontal);

OpenCV通過使用形態(tài)學(xué)操作來提取水平和垂直線

同樣適用于垂直線，具有相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素：

OpenCV通過使用形態(tài)學(xué)操作來提取水平和垂直線

這又表示如下：

    // Specify size on vertical axis
    int verticalsize = vertical.rows / 30;
    // Create structure element for extracting vertical lines through morphology operations
    Mat verticalStructure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size( 1,verticalsize));
    // Apply morphology operations
    erode(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
    dilate(vertical, vertical, verticalStructure, Point(-1, -1));
    // Show extracted vertical lines
    imshow("vertical", vertical);

OpenCV通過使用形態(tài)學(xué)操作來提取水平和垂直線

你可以看到我們幾乎在那里但是，在這一點上你會注意到這些筆記的邊緣有點粗糙。為此，我們需要細(xì)化邊緣以獲得更平滑的結(jié)果：

    // Inverse vertical image
    bitwise_not(vertical, vertical);
    imshow("vertical_bit", vertical);
    // Extract edges and smooth image according to the logic
    // 1. extract edges
    // 2. dilate(edges)
    // 3. src.copyTo(smooth)
    // 4. blur smooth img
    // 5. smooth.copyTo(src, edges)
    // Step 1
    Mat edges;
    adaptiveThreshold(vertical, edges, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, 3, -2);
    imshow("edges", edges);
    // Step 2
    Mat kernel = Mat::ones(2, 2, CV_8UC1);
    dilate(edges, edges, kernel);
    imshow("dilate", edges);
    // Step 3
    Mat smooth;
    vertical.copyTo(smooth);
    // Step 4
    blur(smooth, smooth, Size(2, 2));
    // Step 5
    smooth.copyTo(vertical, edges);
    // Show final result
    imshow("smooth", vertical);

OpenCV通過使用形態(tài)學(xué)操作來提取水平和垂直線

以上內(nèi)容是否對您有幫助：

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