opencv解析系列 - 基于DOM提取大面积植被（如森林）

Note：简单提取，不考虑后处理（填充空洞、平滑边界等）

#include <iostream>
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;#pragma comment(lib,"opencv_world490d.lib")
int main(int, char**)
{// 读取图像cv::Mat originalImage = cv::imread("D:\\OpenCV\\1.jpg");cv::Mat image = cv::imread("D:\\OpenCV\\1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);// 应用阈值处理cv::Mat binaryImage;cv::threshold(image, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);// 可以使用滤波、边缘检测等方法进行图像处理和增强// 可以使用特征提取、目标检测等方法进行建筑物识别//创建结构元素cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(10, 10));//膨胀cv::Mat dilateImage;cv::dilate(binaryImage, dilateImage, kernel, cv::Point(0, 0), 3);//腐蚀cv::Mat erodedImage;cv::erode(dilateImage, erodedImage, kernel);// 颜色反转cv::bitwise_not(erodedImage, erodedImage);// 寻找轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(erodedImage, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 绘制轮廓cv::Mat contourImage = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC3);cv::drawContours(contourImage, contours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0),2);//将轮廓叠加到原始图片上Mat resultImage;addWeighted(originalImage, 0.7, contourImage, 0.3, 0, resultImage);// 创建窗口并显示图片cv::imshow("Original Image", originalImage);//cv::imshow("Tree", contourImage);cv::imshow("Tree", resultImage);// 等待按键退出cv::waitKey(0);// 销毁窗口cv::destroyAllWindows();
}

处理效果：