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文档简介

1、OpenCV 3.1.0 图像处理教程讲师： 贾志刚E-Mail: 微博：流浪的鱼-GloomyF形态学操作应用-提取水平与垂直线 原理方法 实现步骤 代码演示原理方法图像形态学操作时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感，这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。通过使用两个最基本的形态学操作 膨胀与腐蚀，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。- 膨胀，输出的像素值是结构元素覆盖

2、下输入图像的最大像素值- 腐蚀，输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最小像素值二值图像与灰度图像上的膨胀操作二值图像与灰度图像上的腐蚀操作结构元素上述膨胀与腐蚀过程可以使用任意的结构元素常见的形状：矩形、园、直线、磁盘形状、砖石形状等各种自定义形状。提取步骤输入图像彩色图像imread转换为灰度图像 cvtColor转换为二值图像 adaptiveThreshold定义结构元素开操作（腐蚀+膨胀）提取水平与垂直线代码实现-第一步输入彩色图像 imreadedu.5

3、1转换为灰度图像 cvtC转换为二值图像 adaptiveThresholdadaptiveThreshold(Mat src, / 输入的灰度图像Mat dest, / 二值图像double maxValue, / 二值图像最大值int adaptiveMethod / 自适应方法，只能其中之一 / ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ， ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_Cint thresholdType,/ 阈值类型int blockSize, / 块大小double C / 常量C 可以是正数，0，负数)转换为二值图像 adaptiveThreshold阈值T = sum(blocksize X blockSize的像素平均值) - 常量C转换为二值图像 adaptiveT定义结构元素一个像素宽的水平线-水平长度width/30一个像素宽的垂直线 垂直长度 height/30开操作(腐蚀+膨胀)-检测后处理bitwise_not（Mat bin, Mat dst）像素取反操作，255 SrcPixel模糊（blur）edu.5

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