我有大约500页的PNG代表了20世纪80年代早期的数字DECsystem-20 KL10PV大型机的原理图(可公开使用)。扫描过程是有缺陷的,因为随机分布在PNG中的是白线,这些白线代表着绘图中系统的“盐”。这干扰了我用来恢复原理图的过程-- OCR和恢复组件和互连的netlist。

在一个示例区域周围有一个带有红色标记的完整示意图页面,显示我正在讨论的问题,它是这里。
我可以使用什么神奇的OpenCV机制来检测这些白色条带,并通过复制上面一行和下面一行的平均值或类似的方法来“治愈”它们呢?一旦我找到一种机制来系统地识别这些缺陷,我希望尝试几种“治愈”技术来找到最好的一种。
发布于 2017-10-27 07:28:48
你是说像这样?

该方法采用模糊化和形态学相结合的方法对图像进行处理。我借用了这里的代码
int morph_elem = 1;
int morph_size = 1;
int morph_operator = 0;
Mat origImage = mat;
medianBlur(origImage, origImage,1);
cvtColor(origImage, origImage, COLOR_RGB2GRAY);
threshold(origImage, origImage, 0, 255, THRESH_OTSU);
Mat element = getStructuringElement(morph_elem, Size(2 * morph_size + 1, 2 * morph_size + 1), cv::Point(morph_size, morph_size));
morphologyEx(origImage, origImage, MORPH_OPEN, element);
//thin(origImage, true, true, true);
imshow("@", origImage);恐怕我真的没有热情写出许多不同的方式,这并不是堆栈溢出的真正目的。不过,这个建议的方法可能会让你走上正确的道路。
https://stackoverflow.com/questions/46966022
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