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当我使用精明的边缘算法时，它会产生与预期的粗彩色线相对的 2 条边缘，但我希望只显示一个边缘，以使我的直线和曲线检测算法变得不那么复杂，任何关于我如何可以的想法让它发生？

在此处输入图像描述

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;

}

这不是原始图像，但类似：

在此处输入图像描述

我注释掉哪一部分才能在白色背景中读取黑色图像？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);
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该过程称为skeletonizationor thinning。你可以用谷歌搜索。

这是一个simple method for skeletonization：骨架化 OpenCV In C#

以下是将output上述方法应用于您的图像时得到的结果（图像在骨架化之前被反转，因为上述方法适用于white images in black background您的输入图像的相反情况）。

在此处输入图像描述

于 2012-07-15T14:08:25.737 回答