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在閱讀文獻中，偶然發現使用使用形態學方法也可以檢測直線，故做實驗并記錄。
使用該方法，需要定義一個長度為L的結構元素element，其大小應足夠大以保留圖像中的字符筆劃，然而又恰好能檢測出圖像中最短的表格線。
定義如下兩個結構element用以檢測圖中水平、豎直的表格線：
Mat element1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(70, 1));// size的width應大于圖像中的橫向筆劃
Mat element3 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, 55));//size的height應大于圖像中的豎直筆劃
之后分別用以上結構元素對圖像的水平以及豎直方向做閉運算以抹去水平或豎直表格線以外的細節：
morphologyEx(image, imageF1, MORPH_CLOSE, element1);
morphologyEx(image, imageF4, MORPH_CLOSE, element3);
下面附上整體代碼：
#include "core/core.hpp"
#include "highgui/highgui.hpp"
#include "imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat image = imread("E:\\x.jpg", 1);
Mat imageF1, imageF2, imageF3, imageF4, imageF5, imageF6, imageF7;
cvtColor(image, image, CV_RGB2GRAY);
namedWindow("原圖");
imshow("原圖", image);
Mat element1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(73, 1));
Mat element3 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, 80));
morphologyEx(image, imageF1, MORPH_CLOSE, element1);
threshold(imageF1, imageF2, 200, 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);//自適應閾值
morphologyEx(image, imageF4, MORPH_CLOSE, element3);
threshold(imageF4, imageF5, 200, 255, CV_THRESH_OTSU | CV_THRESH_BINARY_INV);
bitwise_or(imageF2, imageF5, imageF7);
namedWindow("F1");
imshow("F1", imageF1);
namedWindow("F2");
imshow("F2", imageF2);
namedWindow("F4");
imshow("F4", imageF4);
namedWindow("F7");
imshow("F7", imageF7);
namedWindow("F5");
imshow("F5", imageF5);
waitKey(0);
return 0;
}
實驗結果如下：
記錄內容如有不妥之處，望指正！
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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