opencv---检测试卷填空题的下划线

问题描述：如何将试卷中填空题的下划线检测出来，便于后续的文字检测处理。

如图所示，直接对图像进行霍夫曼直线检测处理，那么其中的非直线部分，会对检测结果造成比较大的影响，无法准确检测出图像中直线的位置。如下图所示，便是使用灰度变换+canny边缘滤波+Hough直线检测处理的结果，可以发现会将一部分文字当作直线给误检处理。

本文的思路则是，在使用Hough直线检测前加一步形态学图像处理操作，降低文字对直线检测的干扰。我们知道形态学开操作可以有效避免二值图像中小的干扰块，降低二值图像中噪点过多的问题。

看一下处理结果

代码如下

void dectLines(Mat src, Mat dst)
{
	//灰度化
	Mat gray, binary,openImg;
	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
	imshow("gray", gray);
	//二值化
	threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
	imshow("binary", binary);
	//形态学处理
	Mat kern = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 1));
	morphologyEx(binary, openImg, MORPH_OPEN, kern);
	imshow("open", openImg);
	//膨胀操作，加强直线
	Mat kern2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	morphologyEx(openImg, openImg, MORPH_DILATE, kern2);
	imshow("膨胀", openImg);
	//直线检测
	vector<Vec4i>lines;
	dst = src.clone();
	HoughLinesP(openImg, lines, 1, 3.1415 / 180, 20, 20, 0);
	for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
	{
		line(dst, Point(lines[i][0], lines[i][1]), Point(lines[i][2], lines[i][3]), Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
	}
	imwrite("result.jpg", dst);
}

解释：

（1）代码中将canny操作变为二值化处理，因为canny操作产生的边缘有时会对结果产生一定的影响。

（2）代码中在形态学处理后，又加了一步图像膨胀操作，这是为了避免一条直线中间会出现断点，使得直线变的不连续，而通过膨胀操作处理后，直线会被突出。