Gam*_*ing 7 c++ opencv image-processing edge-detection mathematical-morphology
当我使用canny edge算法时,它会产生与预期的粗色线相对的2条边,但我只想显示一条边以便使我的线和曲线检测算法更简单,任何关于我如何能够的想法让这种情况发生?

这是代码:
bool CannyEdgeDetection(DataStructure& col)
{
Mat src, src_gray;
Mat dst, detected_edges, fin;
int WhiteCount = 0, BCount = 0;
char szFil1[32] = "ocv.bmp";
char szFil2[32] = "dst.bmp";
src = imread(szFil1);
dst = imread(szFil1);
blur( src_gray, detected_edges, Size(3,3) );
Canny( src, dst, 100, 200, 3 );
imwrite(szFil2, dst );
IplImage* img = cvLoadImage(szFil2);
int height = img->height;
int width = img->width;
int step = img->widthStep;
int channels = img->nChannels;
uchar * datau = (uchar *)img->imageData;
for(int i=0;i<height;i++){
for(int j=0;j<width;j++){
for(int k=0;k<channels;k++){
datau[i*step+j*channels+k] = 255 - datau[i*step+j*channels+k];
if (datau[i*step+j*channels+k]==0){
WhiteCount++;
col.pixel_col [i][j] = 2;
}
else{BCount++;
col.pixel_col[i][j] = 0;
}
}
}
}
cvSaveImage("img.bmp" ,img);
return 0;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这不是原始图像,但类似:

我评论哪一部分能够在白色背景中阅读黑色图像?或任何彩色图像?
bool done;
do
{
cv::morphologyEx(img, temp, cv::MORPH_OPEN, element);
cv::bitwise_not(temp, temp);
cv::bitwise_and(img, temp, temp);
cv::bitwise_or(skel, temp, skel);
cv::erode(img, img, element);
double max;
cv::minMaxLoc(img, 0, &max);
done = (max == 0);
} while (!done);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
该过程称为skeletonization或thinning。你可以用谷歌搜索一下。
这是一个simple method for skeletonization:C# 中的骨架化 OpenCV
下面是output我将上述方法应用于图像时得到的结果(图像在骨架化之前反转,因为上述方法适用于white images in black background,与输入图像的情况相反)。
