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opencv检测直线方法之投影法

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09 28 4
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这篇CFSDN的博客文章opencv检测直线方法之投影法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

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:

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#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:

opencv检测直线方法之投影法

由上结果可知，如果直线中间有字会被误检为直线，图中用红色椭圆标出.

文中若有错误的不妥的地方，还望指出，以便共同学习.

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/u013972657/article/details/77744302 。

最后此篇关于opencv检测直线方法之投影法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于opencv检测直线方法之投影法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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