目標：獲取試卷中的填空線位置，為後續的自動判卷進行定位。
方法: 形態學處理+霍夫變換。
待處理影象：
1.假如直接對待處理影象進行霍夫直線檢測，效果如下：
可以看到，會存在檢測長度不足甚至漏檢的情況，效果很不好。
2.下面使用形態學先對進行處理後再結合霍夫變換，效果如下：
檢測效果明顯提公升。
具體操作流程及**：
1.操作流程：
（1）影象roi獲取
（2）影象二值化
（3）形態學處理：使用橫向直線結構體去除中非直線部分
（4）膨脹，得到效果更好的直線
（5）霍夫直線檢測並顯示到原圖中
2.實現**：
#include "stdafx.h"
#include#include#include "math.h"
using namespace std;
using namespace cv;
mat src, dst, roiimage；
char* input = "input image";
char* output = "output image";
void morhpologylines(int,void*);
int _tmain(int argc, _tchar* argv)
namedwindow(input, cv_window_autosize);
namedwindow(output, cv_window_autosize);
imshow(input, src);
rect roi = rect(10, 10, src.cols - 20, src.rows - 20);
roiimage = src(roi);
imshow("roi", roiimage);
morhpologylines(0, 0);
waitkey(0);
return 0;
}void morhpologylines(int, void*)
imshow(output, resultimg);
return;
}
houghlinesp() : 漸進概率hough變換，與houghlines()相似，但是有兩個重要的區別，第乙個是lines引數變為四通道(或者乙個vec4i型別的向量)，四通道分別是找出的線段的兩個端點的座標，(x0,y0),(x1,y1)(按順序)。第二個重要的區別是最後兩個引數的含義，minlinelength設定了返回線段的最小長度，maxlinegap設定了共線線段間的最小間隔，防止演算法把他們連為一條線。
opencv例項之檢測試卷填空位置
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