小小的存储空间

ROI，即：region of interest，感兴趣区域。也就是从图像中选择的一个图像区域，以便进行进一步处理。

尝试从照片中识别铭牌，第一步是查找铭牌所在区域，所用照片如下：

目标是从上图找到这个区域：

首先是要确定边缘,流程如下:

1. 加载图片：

   Mat  srcImage= imread("1.jpg");  // 与c#工程不同,1.jpg文件放置在工程目录下,也就是cpp文件所在的目录.

2. 转化为灰度图：

   Mat  grayImage;
   cvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY);

3. 二值化：

   Mat  binImage;
   threshold(grayImage, binImage, 90, 255, THRESH_BINARY);

完整的代码如下：

#include<opencv.hpp>
 
usingnamespace cv;
 
int main()  
{  
    Mat  srcImage= imread("1.jpg");  
    Mat  grayImage;
    cvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY);
    Mat  binImage;
    threshold(grayImage, binImage, 90, 255, THRESH_BINARY);
 
 
    imshow("srcImage", srcImage); 
    imshow("binImage", binImage); 
 
    cvWaitKey(-1);  
    return 0;  
}

结果如下：

其中，threshold函数的阈值用90，是试出来的结果：80时左上角有缺失，100时图像中间有分裂。如下图：

这样就存在一个问题，换一张照片90这个阈值可能就不适用了，如下面这张图，即使是90也会造成ROI中间的断痕。