这篇文章主要讲解了openCV去除文字中乱入的线条的方法示例，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。

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今天上午，朋友发来一张图片如下。没错，这就是原图，他希望可以通过一些简单的算法将图中这条穿过单词间的直线去掉，使得到的结果能够通过他的文字识别算法并得出正确结果——The Techniques of Machine Vision。

乍一看这似乎挺简单，(1)将图像二值化；(2)找出这条直线；(3)将直线区域填成背景色（即白色）；(4)再通过膨胀、腐蚀等操作将单词缺失的部分给补全。以上4步似乎可以满足要求，但测试发现，效果不尽人意。

一、按上述方法实现过程

二值化结果如图1.1所示，可以看到图像并不标准，直线粗细也不一，我们尝试用霍夫变换找一下直线，代码如下

void findLines(IplImage* raw, IplImage* dst)
{
	IplImage* src = cvCloneImage(raw);
	IplImage* canny = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);
	cvCanny(src, canny, 20, 200, 3);
	CvMemStorage* stor = cvCreateMemStorage(0);
	CvSeq* lines = NULL;
	lines = cvHoughLines2(canny, stor, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 180, 80, 200, 30);
	cvZero(dst);
	CvPoint maxStart, maxEnd;
	int maxDistance = 0;
	for (int i = 0; i < lines->total; i++)
	{
		CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines, i);
		if (abs(line[0].x - line[1].x) > maxDistance)
		{
			maxDistance = abs(line[0].x - line[1].x);
			maxStart = line[0];
			maxEnd = line[1];
		}
	}
	cvLine(dst, maxStart, maxEnd, cvScalar(255), 1);
	cvReleaseImage(&src);
	cvReleaseMemStorage(&stor);
}

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