c++opencv如何识别图片中涂黑的部分
时间: 2025-02-02 07:13:03 浏览: 79
在 OpenCV(C++版本)中,识别图片中涂黑的部分通常涉及二值化、边缘检测和轮廓分析等步骤。以下是一个简化的步骤指南:
1. **读取图片**:
使用 `cv::imread()` 函数加载图片,并将其转换为灰度图像以便处理。
```cpp
cv::Mat src_img = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
```
2. **二值化**:
将图像转换为黑白(0表示黑色,非0表示白色),可以通过阈值处理或自适应阈值方法(如 `cv::threshold` 或 `cv:: adaptiveThreshold`)来实现。
```cpp
cv::Mat binary_img;
cv::threshold(src_img, binary_img, 128, 255, cv::THRESH_BINARY_INV | cv::THRESH_OTSU); // 可能需要调整阈值
```
这里使用了反向阈值 (`cv::THRESH_BINARY_INV`) 和 Otsu 算法自动确定阈值。
3. **去除噪声**:
运行膨胀操作(`cv::dilate`)来连接小的黑色区域,或腐蚀操作(`cv::erode`)来细化边界,这有助于减少噪声影响。
4. **边缘检测**(可选):
如果想要识别的是明显的边缘而非整个涂黑区域,可以应用 Canny 边缘检测算法 (`cv::Canny`)来增强边缘信息。
```cpp
cv::Mat edges;
cv::Canny(binary_img, edges, 50, 150);
```
5. **找到轮廓**:
使用 `cv::findContours` 函数查找并存储每个区域的轮廓。
```cpp
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(edges, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
```
6. **分析涂黑部分**:
遍历轮廓,检查它们的面积或形状是否满足您的需求。例如,如果想要识别大的连续区域,可以用轮廓的 `approxPolyDP` 来简化轮廓,然后比较面积。
```cpp
for (const auto& contour : contours) {
double area = cv::contourArea(contour);
if (area > min_area_threshold) {
// 对于感兴趣的轮廓进行进一步处理...
}
}
```
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