提取特定仪器液晶屏显示区域中的数字。

在灰度图中，目标液晶屏显示区域为图中面积最大的连通域（将其表述为数字主体区域）。在二值化后发现，数字主体区域和周围区域存在一些白点和黑色连通域，需要设法去除这些干扰因素。在得到完好的数字主体区域后，可以使用数字主体区域与原图做与运算，得到原图中的数字区域，然后进行形态学优化即可。

1、读取图像为灰度图并进局部二值化 【imread(“filename”,0),0:灰度图模式】 2、进行开运算，把核心区域和周边区域断开 【若开运算达不到目的，则需要补充mask断开周边区域】 3、运用函数删除白色和黑色孔洞得到核心区域 【deleteMinWhiteArea 和deleteMinBlackArea 】 4、根据核心区域提取数字

使用imread(filepath,0)将图像读取为灰度图，然后使用adaptiveThreshold函数将图像进行局部二值化。局部二值化的特点是不需要设置二值化阈值，可根据局部特征进行二值化，但需要注意blockSize的设置（控制局部区域的大小）。

读取的灰度图如下所示： 二值化后的图像如下所示，可以看到其存在多个白色和黑色的区域及噪点：

在4.1中分析出二值图中存在多个多个白色和黑色的区域及噪点，需要设计算法去除这些干扰因素。对于白色噪点可以低通滤波器（中值滤波、均值滤波、高斯滤波等）或形态学算法（开运算或腐蚀）进行移除；对于面积较大的白色干扰因素可以使用连通域面积的方法进行移除；同时需要关注图像是否存在黑色的小连通域需要删除。

进行开运算，目的是使中间数字区域与周围连通域断开。

开运算后的图像如下图所示：

由开运算效果图可以看出，在主体区域周围存在很多零散的白色孔洞及连通域，可以运用 deleteMinWhiteArea函数进行删除，需要注意的是该函数阈值需要根据图片尺寸（open_mat.size）具体设定。deleteMinWhiteArea函数参考自https://hpg123.blog.csdn.net/article/details/126864086