Matlab 如何删除水平线和垂直线

我需要删除二进制图像中的水平线和垂直线。有没有过滤这些行的方法

bwareaopen（）

不是移除这些线的好方法，而且膨胀和侵蚀对这些情况也不好。 有人知道解决办法吗

示例图像：

编辑：（添加了更多示例图像：

图像的源文件：

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www.directexe.com/9cg/pics.rar

您可以首先找到水平线和垂直线。因为，边缘映射也是二进制的，所以您可以在图像之间执行逻辑减法运算。要找到垂直线，可以使用（在MATLAB中）

对于水平线，可以使用

% Generate horizontal edge emphasis kernel
h = fspecial('sobel');

% invert kernel to detect vertical edges
h = h';

J = imfilter(I,h);

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使用

regionprops

删除偏心率高（表示该区域又长又薄）且方向接近0度或90度（垂直或水平区域）的区域

代码：

img = im2double(rgb2gray(imread('removelines.jpg')));

mask = ~im2bw(img);

rp = regionprops(mask, 'PixelIdxList', 'Eccentricity', 'Orientation');

% Get high eccentricity and orientations at 90 and 0 degrees
rp = rp([rp.Eccentricity] > 0.95 & (abs([rp.Orientation]) < 2 | abs([rp.Orientation]) > 88));

mask(vertcat(rp.PixelIdxList)) = false;

imshow(mask);

img=im2double（rgb2gray（imread（'removelines.jpg'））；
掩码=~im2bw（img）；
rp=区域属性（遮罩、“像素idxlist”、“偏心率”、“方向”）；
%在90度和0度时获得较高的偏心率和方向
rp=rp（[rp.偏心率]>0.95&（abs（[rp.方向]）<2 | abs（[rp.方向]>88））；
遮罩（vertcat（rp.PixelIdxList））=假；
imshow（mask）；

输出：

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如果所有图像的水平线和垂直线接触边框的位置相同，只需调用即可完成此操作。

imclearborder

将删除任何接触图像边框的对象像素。您需要反转图像，使字符为白色，背景为黑色，然后重新输入返回，但我假设这不是问题。但是，为了确保没有任何实际字符被删除，因为它们可能也会接触到边框，可能需要谨慎地使用单像素厚度人为填充图像的上边框，清除边框，然后重新操作

im = imread('http://i.stack.imgur.com/L1hUa.jpg'); %// Read image directly from StackOverflow

im = ~im2bw(im); %// Convert to black and white and invert
im_pad = zeros(size(im,1)+1, size(im,2)) == 1; %// Pad the image too with a single pixel border
im_pad(2:end,:) = im;

out = ~imclearborder(im_pad); %// Clear border pixels then reinvert
out = out(2:end,:); %// Crop out padded pixels

imshow(out); %// Show image

我们得到这个：

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你试过了吗？我怀疑这对粗线条有效，因为边缘检测器不是线条检测器。它们可以找到不同灰度之间的过渡。因此，你不会删除整条线条，因为线条内部不会改变颜色。此外，你还可以检测到沿字母的任何垂直或水平渐变，而这些渐变不会改变颜色想要触摸。这只会发现边缘，而不是线条。但是，如果线条是单像素厚，这可能会起作用，但对于可变厚度的线条，这只会检测线条的周长。在这种情况下，我看不出这对这个问题有何作用。我采用了相同的方法。比形态学方法更有效。亲爱的@jucestain，我真的很感谢你为我所做的一切。我如何更改你的代码以消除我添加到问题中的这些示例的噪音？请看示例并帮助我更多。非常感谢。@KaroAmini提供了这些数据集，你能始终将字母周围的边框完全去掉吗？如果是，你应该能够确定通过使用非常大的

边界框

或

凸面

数量来删除区域，以去除边界。另外，仅供参考，但有一种很酷的方法描述了直接检测字母的方法。这可能也有帮助。@karoamin基本上，您需要确定是要检测并删除非字母，还是要检测let直接删除并删除所有其他内容。亲爱的@jucestain，由于各种图片，我无法裁剪字母或边框。在这一步中，我想消除噪音，下一步通过OCR提取和读取字母，实际上主要目标是检测和提取字母。这可能会给你一些想法。请注意，霍夫变换不是必需的我想让这个想法起作用。这个想法是一般性的。谢谢亲爱的@kkuilla的建议，但是hough transform对我的工作来说太慢了。是的，但是你不需要hough transform来实现这个想法。这个想法是，你在你的所有片段上都拟合一条直线，并删除那些不是直线的。谢谢你，先生@rayryeng你总是帮助我解决我的问题s、 我添加了更多的示例图像，如何更改您的代码以消除这些图像的二进制噪声？我非常感谢您为我所做的一切。@KaroAmini-这些图像与您原来的问题大不相同。首先，存在大量噪声。我必须重新制定我的问题，以适应您上传的ose图像。我在这个链接中单独上传了这些图像：，我真的很感谢您。@KaroAmini-不幸的是，这不是当前的优先事项。当我开始讨论时，我会尝试重新处理这个问题，以便更适合您的数据。谢谢您。真的谢谢您亲爱的先生@rayryeng

im = imread('http://i.stack.imgur.com/L1hUa.jpg'); %// Read image directly from StackOverflow

im = ~im2bw(im); %// Convert to black and white and invert
im_pad = zeros(size(im,1)+1, size(im,2)) == 1; %// Pad the image too with a single pixel border
im_pad(2:end,:) = im;

out = ~imclearborder(im_pad); %// Clear border pixels then reinvert
out = out(2:end,:); %// Crop out padded pixels

imshow(out); %// Show image