// opencv0013.cpp : 定義控制臺(tái)應(yīng)用程序的入口點(diǎn)。
//
 
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main()
{
 Mat src, dst;
 src = imread("D:/images/1.png");
 if (src.empty())
 {
 cout << "your image is null,please check your path" << endl;
 return -1;
 }
 char INPUT_WIN[] = "input image";
 char OUTPUT_WIN[] = "result image";
 namedWindow(INPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow(INPUT_WIN, src);
 
 //輸出灰色圖像
 Mat gray_src;
 cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
 imshow("gray image", gray_src);
 
 //裝換成二值圖像
 Mat binImg;
 adaptiveThreshold(~gray_src, binImg, 255, 
 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY,15, -2);
 imshow("binary image", binImg);
 
 //水平結(jié)構(gòu)元素
 Mat hline = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(src.cols / 16, 1),
 Point(-1, -1));
 //垂直結(jié)構(gòu)元素
 Mat vline = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(1,src.rows/16),
 Point(-1, -1));
 // 矩形結(jié)構(gòu)
 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3),
 Point(-1, -1));
 
 //Mat temp;
 //erode(binImg, temp, kernel);
 //dilate(temp,dst,kernel);
 morphologyEx(binImg, dst, CV_MOP_OPEN, hline); //上面等價(jià)這個(gè)一句話
 bitwise_not(dst, dst);//值取反 255 - SrcPixel
 imshow("Final Result", dst);
 
 waitKey(0);
 return 0;
}

adaptiveThreshold(
Mat src, // 輸入的灰度圖像
Mat dest, // 二值圖像
double maxValue, // 二值圖像最大值
int adaptiveMethod // 自適應(yīng)方法，只能其中之一 – 
  // ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ， ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 
int thresholdType,// 閾值類型
int blockSize, // 塊大小
double C // 常量C 可以是正數(shù)，0，負(fù)數(shù)
)