opencv检测直线方法之投影法

2020-01-26 13:35:12

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本文实例为大家分享了opencv检测直线之投影法的具体代码，供大家参考，具体内容如下

以下是我对投影法的一点认识和实验：

投影法就是数字图像在某个方向上进行像素累加。通过水平和垂直方向的投影，可以得到表格图像投影的几个特点：

（1）表格区域的水平与竖直投影分布通常出现周期性的尖峰

（2）在文字投影的行与行之间或列与列之间常会出现明显的空白区

因此，求图像水平以及竖直投影，根据特点分别设以阈值就可以将横线以及竖直线所在位置确定。

第一步：求图像的水平投影、竖直投影

第二步：设定合理阈值，求取大于阈值的坐标（水平投影记录纵坐标，垂直投影记录横坐标）

第三步：根据记录纵坐标恢复水平线，根据记录横坐标恢复竖直线。

下面附整体代码以及实验结果：

#include<iostream> #include<vector>#include <cv.h> #include <highgui.h>using namespace std;using namespace cv;Mat VerticalLine(Mat srcImageBin)//垂直线条检测 {  vector <int> array;//动态数组用来存储投影值大于阈值的横坐标  int *colswidth = new int[srcImageBin.cols]; //申请src.image.cols个int型的内存空间，存储二值图中每列的白色像素数  memset(colswidth, 0, srcImageBin.cols * 4); //数组必须赋初值为零，否则出错。无法遍历数组。   int value; for (int i = 0; i < srcImageBin.cols; i++) {  for (int j = 0; j < srcImageBin.rows; j++) { value = srcImageBin.at<uchar>(j, i);  if (value == 255) { colswidth[i]++; //统计每列的白色像素点   }  }  }  Mat lineImage(srcImageBin.rows, srcImageBin.cols, CV_8UC1, cv::Scalar(0, 0, 0));  //寻找投影大于阈值0.3*srcImageBin.rows的横坐标 for (int i = 0; i < srcImageBin.cols; i++) { bool flag = true;  for (int j = 0; j < colswidth[i] && colswidth[i] >= (0.3*srcImageBin.rows); j++) {  if (flag == true) { array.push_back(i); flag = false; } } } int count = array.size(); //恢复直线 for (int n = 0; n < srcImageBin.rows; n++) { for (int w = 0; w<count; w++) { if (srcImageBin.at<uchar>(n, array[w]) == 255) { lineImage.at<uchar>(n, array[w]) = 255; }  } }    delete[] colswidth; return lineImage;}Mat HorizonLine(Mat srcImageBin)//水平线条检测{ vector <int> array1;  int *rowswidth = new int[srcImageBin.rows];  memset(rowswidth, 0, srcImageBin.rows * 4);  int value; for (int i = 0; i < srcImageBin.rows; i++) { for (int j = 0; j < srcImageBin.cols; j++) { value = srcImageBin.at<uchar>(i, j); if (value == 255) { rowswidth[i]++; //统计每行的白色像素点  } }  }  Mat lineImage(srcImageBin.rows, srcImageBin.cols, CV_8UC1, cv::Scalar(0, 0, 0));  //寻找投影大于阈值0.525*srcImageBin.cols的纵坐标 for (int i = 0; i < srcImageBin.rows; i++) { bool flag = true; for (int j = 0; j < rowswidth[i] && rowswidth[i] >= (0.525*srcImageBin.cols); j++) { if (flag == true) { array1.push_back(i); flag = false; }  } } int count = array1.size();  //恢复水平线 for (int h = 0; h<count; h++) { for (int m = 0; m < srcImageBin.cols; m++) { if (srcImageBin.at<uchar>(array1[h], m) == 255) { lineImage.at<uchar>(array1[h], m) = 255; }  } }   delete[] rowswidth;//释放前面申请的空间  return lineImage;}int main(){ Mat srcImage = imread("E://x.jpg"); Mat closeimage; imshow("原图", srcImage); if (srcImage.channels() > 1) cvtColor(srcImage, srcImage, CV_RGB2GRAY); Mat srcImageBin; threshold(srcImage, srcImageBin, 140, 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);  Mat VP; VP = VerticalLine(srcImageBin);  Mat HP; HP = HorizonLine(srcImageBin);  Mat mergelineImage;  bitwise_or(HP, VP, mergelineImage); imshow("mergelineImage", mergelineImage);  waitKey(0); return 0; }

实验结果如下：