这段时间一直在用opencv搞图像处理的问题，发现虽然可调用的函数多，但是直接找相应代码还是很困难，就行寻找连通域，并在连通域外侧加框，对于习惯使用Mat矩形操作的我，真心感觉代码少之又少，为防止以后自己还会用到，特在此记录一下。

要对下面的图像进行字符的边缘检测。

程序中具体的步骤为：

（1）灰度化、二值化

（2）图像膨胀

（3）检测膨胀图像的边缘并叫外矩形框

实现代码如下：

#include "stdafx.h"#include "stdio.h"#include "Base_process.h"#include "opencv/cv.h"#include "opencv/highgui.h"#include <opencv2/opencv.hpp>#include <tchar.h>#include <iostream>#include <fstream> using namespace std;using namespace cv; void main(){ Mat src = imread("D:\\Recognize_Form_Project\\test_images\\0.jpg");//图片路径 Mat gray_image; cvtColor(src, gray_image, CV_BGR2GRAY); imwrite("src.jpg", src); Mat binary_image; adaptiveThreshold(gray_image, binary_image, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY_INV, 25, 10); ///局部自适应二值化函数 imwrite("erzhi.jpg", binary_image); //去噪 Mat de_noise = binary_image.clone(); //中值滤波 medianBlur(binary_image, de_noise, 5); ///////////////////////// 膨胀 //////////////////// Mat dilate_img; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 20)); dilate(de_noise, dilate_img,element); imwrite("dilate.jpg", dilate_img); //外部加框 //检测连通域，每一个连通域以一系列的点表示，FindContours方法只能得到第一个域 vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(dilate_img, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);//CV_RETR_EXTERNAL只检测外部轮廓，可根据自身需求进行调整 Mat contoursImage(dilate_img.rows, dilate_img.cols, CV_8U, Scalar(255)); int index = 0; for (; index >= 0; index = hierarchy[index][0]) { cv::Scalar color(rand() & 255, rand() & 255, rand() & 255); // for opencv 2 // cv::drawContours(dstImage, contours, index, color, CV_FILLED, 8, hierarchy);//CV_FILLED所在位置表示轮廓线条粗细度，如果为负值（如thickness==cv_filled），绘制在轮廓内部 // for opencv 3 //cv::drawContours(contoursImage, contours, index, color, cv::FILLED, 8, hierarchy); cv::drawContours(contoursImage, contours, index, Scalar(0), 1, 8, hierarchy);//描绘字符的外轮廓 Rect rect = boundingRect(contours[index]);//检测外轮廓 rectangle(contoursImage, rect, Scalar(0,0,255), 3);//对外轮廓加矩形框 } imwrite("zt.jpg", contoursImage）; cout << "完成检测"; de_noise.release(); element.release(); dilate_img.release(); binary_image.release(); gray_image.release();}

相应的结果图：

膨胀图：

连通域检测图：

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。