opencv实验四（C++）——图像形态学处理（图像的膨胀与腐蚀，图像的开操作和闭操作，图像的顶帽和底帽）

实验四（C++）——图像形态学处理

4.1 简单的介绍

4.1.1.图像的膨胀与腐蚀

腐蚀运算：
是将图像中的像素点赋值为其局部邻域中灰度的最小值，因此图像整体灰度值减少，
图像中暗的区域变得更暗,较亮的小区域被抑制。
膨胀运算：
是将图像中的像素点赋值为其局部邻域中灰度的最大值，经过膨胀处理后，图像整体灰度值增大，图像中亮的区域扩大，较暗的小区域消失。

4.1.2.图像的开操作和闭操作

腐蚀与膨胀是形态学运算的基础，在实际检测的过程中，常常需要组合运用腐蚀与膨胀对图像进行处理。
开运算与闭运算组合使用这两种操作，在保留图像主体部分的同时，处理图像中出现的冬种杂点、空洞、小的间隙、毛糙的边缘等。合理地运用开运算与闭运算，能简化操作步骤，有效地优化目标区域，使提取出的范围更为理想。
开操作：
开运算的计算步骤是先腐蚀，后膨胀。通过腐蚀运算能去除小的非关健区域，也可以把离得很近的元素分隔开，再通过膨胀填补过度腐蚀留下的空隙。因此，通过开运算能去除孤立的、细小的点，亚滑毛糙的边缘线，同时原区域面积也不会有明显的改变，类似于一种“去毛刺”的效果。
闭操作：
先膨胀图像，然后对图像进行腐蚀。其功能是来填充物体内的细小空洞，连接邻近的物体，平滑边界，同时不明显改变面积。

4.1.3.图像的顶帽和底帽

顶帽：原图像-开运算结果
底帽：闭运算结果-原图像

4.2 获取彩色图像的灰度图像

     // 读取图像，详见本专栏实验一
 cv::Mat im = cv::imread(fname);
     //显示灰度图像
     cv::Mat gray;
     cv::cvtColor(im, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);      
     cv::imshow("gray", gray);
     while (waitKey(1) != ' ');
cv::destroyAllWindows();

4.3 图像的腐蚀操作

	Mat rect_kernel, cross_kernel;
	rect_kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(8, 8), Point(-1, -1));  //矩形结构元素
	cross_kernel = getStructuringElement(MORPH_CROSS, Size(3, 3), Point(-1, -1)); //十字结构元素

	Mat erode_img;  //存放腐蚀后的图像
	erode(gray, erode_img, rect_kernel);
	imshow("erode_img", erode_img);

	while (waitKey(1) != ' ');
cv::destroyAllWindows();

4.4 图像的膨胀操作

 Mat dilate_img;  //存放膨胀后的图像
dilate(gray, dilate_img, rect_kernel);
imshow("dilate_img", dilate_img);

name = "dilate_img";
save_image(dilate_img, root, name);

while (waitKey(1) != ' ');
cv::destroyAllWindows(); 

4.5 图像的开操作

rect_level_kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 1), Point(-1, -1));  //长方形水平结构元素
rect_vertical_kernel = getStructuringElement(MORPH_CROSS, Size(1, 20), Point(-1, -1));  //长方形垂直结构元素

Mat open_opeartion_img;  //存放开操作后的图像
morphologyEx(gray, open_opeartion_img, MORPH_OPEN, rect_level_kernel);
imshow("open_opeartion_img", open_opeartion_img);

name = "open_opeartion_img";
save_image(open_opeartion_img, root, name);

while (waitKey(1) != ' ');
cv::destroyAllWindows();

4.6 图像的闭操作

Mat close_opeartion_img;  //存放闭操作后的图像
	morphologyEx(gray, close_opeartion_img, MORPH_CLOSE, rect_kernel);
	imshow("close_opeartion_img", close_opeartion_img);

	name = "close_opeartion_img";
	save_image(close_opeartion_img, root, name);

	while (waitKey(1) != ' ');
cv::destroyAllWindows();

4.7 综合移植代码

//*************************************************************************************
// 函数名称     图像形态学处理
// 参数说明     gray             灰度图像原数组
// 备注信息     
//*************************************************************************************
void Img_Morphology_Extract(Mat gray)
{

	//生成用于腐蚀的测试图像，测试用，可删除
	Mat src = (Mat_<uchar>(6, 6) << 0, 0, 0, 0, 255, 0,
		0, 255, 255, 255, 255, 255,
		0, 255, 255, 255, 255, 0,
		0, 255, 255, 255, 255, 0,
		0, 255, 255, 255, 255, 0,
		0, 0, 0, 0, 0, 0);

	Mat rect_kernel, cross_kernel, rect_level_kernel, rect_vertical_kernel;
	rect_kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(8, 8), Point(-1, -1));  //矩形结构元素
	cross_kernel = getStructuringElement(MORPH_CROSS, Size(3, 3), Point(-1, -1));  //十字结构元素

	Mat erode_img;  //存放腐蚀后的图像
	erode(gray, erode_img, rect_kernel);
	imshow("erode_img", erode_img);

	std::string name = "erode_img";
	save_image(erode_img, root, name);

	while (waitKey(1) != ' ');
	cv::destroyAllWindows();

	Mat dilate_img;  //存放膨胀后的图像
	dilate(gray, dilate_img, rect_kernel);
	imshow("dilate_img", dilate_img);

	name = "dilate_img";
	save_image(dilate_img, root, name);

	while (waitKey(1) != ' ');
	cv::destroyAllWindows();

	rect_level_kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(20, 1), Point(-1, -1));  //长方形水平结构元素
	rect_vertical_kernel = getStructuringElement(MORPH_CROSS, Size(1, 20), Point(-1, -1));  //长方形垂直结构元素


	Mat open_opeartion_img;  //存放开操作后的图像
	morphologyEx(gray, open_opeartion_img, MORPH_OPEN, rect_level_kernel);
	imshow("open_opeartion_img", open_opeartion_img);

	name = "open_opeartion_img";
	save_image(open_opeartion_img, root, name);

	while (waitKey(1) != ' ');
	cv::destroyAllWindows();

	Mat close_opeartion_img;  //存放闭操作后的图像
	morphologyEx(gray, close_opeartion_img, MORPH_CLOSE, rect_kernel);
	imshow("close_opeartion_img", close_opeartion_img);

	name = "close_opeartion_img";
	save_image(close_opeartion_img, root, name);

	while (waitKey(1) != ' ');
	cv::destroyAllWindows();

}

4.8实验数据记录

图4-1 原始灰度图像

图4-2 图像的腐蚀操作

图4-3 图像的膨胀操作

图4-4 图像的开操作

图4-5 图像的闭操作