【练习6.1】阈值化、腐蚀、cvFilter2D及自定义滤波器

题目要求

程序代码

结果图片

要言妙道

  

题目要求：

 用cvFilter2D创建一个滤波器，只检测一副图像里的60度角的直线。将结果显示。做一下分部步操作：

a、自定义卷积核，使用cvFilter2D，处理图像

b、对a的结果图片阈值化，是60度上的直线更清晰

c、对b的结果腐蚀

备注：

 对于这道题，我的理解是，只保留一副图片60度角上的直线，是为了增加对自定义滤波器的熟悉度

在Opencv卷积滤波cvFilter2D一文中有更多常用的滤波器模板可以借鉴

程序代码：

// OpenCVExerciseTesting.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
//D:\Work\Work_Programming\Source\Image\lena.jpg


#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>

#include <opencv2/legacy/legacy.hpp>
//#pragma comment(lib, "opencv_legacy2411.lib")

using namespace cv;
using namespace std;

//函数声明-->--->-->--->-->--->-->--->//


//<--<--<--<--<--<--<--<--<--函数声明//

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    const char * soutceFile = "D:\Work\Work_Programming\Source\Image\OpenCVExerciseImage\第5章\各角度直线.jpg";
    IplImage * image_Resource = cvLoadImage(soutceFile, CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
    assert(image_Resource);
      
    cvNamedWindow("原始图像", 0);    
    cvNamedWindow("题目_a", 0);
    cvNamedWindow("题目_b", 0);
    cvNamedWindow("题目_c", 0);

    IplImage * image_Gray = cvCreateImage(cvSize(image_Resource->width, image_Resource->height), IPL_DEPTH_8U, 1);
    
    //使用cvCvtColor和cvCopy这些函数前，都应该对参数进行验证再使用
    if (image_Resource->nChannels == 3)
    {
        cvCvtColor(image_Resource, image_Gray, CV_RGB2GRAY);
    }
    else
    {
        image_Gray = cvCloneImage(image_Resource);
    }
    
    cvShowImage("原始图像", image_Gray);
     
    //---------------------------a：--------------------------------/：

    float matData[49] = {
        0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.11f, 0.7f, 0.0f,
        0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.4f, 0.0f, 0.0f,
        0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f,
        0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.8f, 0.0f, 0.0f, 0.0f,
        0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f,
        0.0f, 0.0f, 0.4f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f,
        0.0f, 0.7f, 0.11f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f
    };

    CvMat mat = cvMat(7, 7, CV_32FC1, matData);

    IplImage * image_Result_a = cvCloneImage(image_Gray);
    cvZero(image_Result_a);

    cvFilter2D(image_Gray, image_Result_a, &mat);
    cvShowImage("题目_a", image_Result_a);

    //---------------------------a：--------------------------------/。

    //---------------------------b：--------------------------------/：

    IplImage *image_Threshold = cvCloneImage(image_Result_a);
    cvZero(image_Threshold);
    cvThreshold(image_Result_a, image_Threshold, 253, 255, CV_THRESH_BINARY);

    cvShowImage("题目_b", image_Threshold);

    //---------------------------b：--------------------------------/。


    //---------------------------c：--------------------------------/：

    IplImage * image_Erode = cvCloneImage(image_Threshold);
    cvZero(image_Erode);
    IplConvKernel *kernel = cvCreateStructuringElementEx(3, 3, 0, 0, CV_SHAPE_RECT);
    cvErode(image_Threshold, image_Erode, kernel);

    cvShowImage("题目_c", image_Erode);

    //---------------------------c：--------------------------------/。

    cvWaitKey(0);

    cvReleaseImage(&image_Resource);
    cvReleaseImage(&image_Result_a);
    cvReleaseImage(&image_Threshold);
    cvReleaseImage(&image_Erode);

    cvDestroyWindow("原始图像");     
    cvDestroyWindow("题目_a");
    cvDestroyWindow("题目_b");
    cvDestroyWindow("题目_c");

    return 0;
}
   

结果图片：

要言妙道：

 ①消除45度线比较费工夫，可以把matData的第一行看作是对如下角度的调节：145度 130度 105度  90度 75度 60度 45度，这样增大60度和75度的权值，就可以消除图中45度的线，不过，程序中还是用了阈值化和腐蚀，滤波器应该还有调节的空间