10.膨胀和腐蚀

原创已于 2022-02-04 18:10:16 修改 · 354 阅读

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#计算机视觉 #opencv #人工智能

于 2022-02-04 15:31:12 首次发布

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该博客展示了如何利用OpenCV库在C++中执行膨胀和腐蚀操作，这两种是图像处理中的形态学操作。作者首先加载了一张名为'lena.png'的图像，然后分别进行了膨胀和腐蚀处理，使用了交叉形状的结构元素。膨胀操作用最大值替换锚点覆盖区域内的像素值，而腐蚀操作则用最小值替换。处理后的图像通过OpenCV的imshow函数显示，并等待用户按键交互。

膨胀：以最大值替代锚点重叠下图像的像素值
在这里插入图片描述

腐蚀：以最小值替代锚点重叠下图像的像素值
在这里插入图片描述

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main(int argc, char** agrv){
    cv::Mat src = cv::imread("../../source/lena.png");
    if(src.empty()){
        std::cout << "could not load image..." << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::namedWindow("src img");
    cv::imshow("src img", src);

    // MORPH_RECT = 0, MORPH_CROSS = 1, MORPH_ELLIPSE = 2 
    cv::Mat structureElement = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_CROSS, cv::Size(7, 7));
    
    cv::Mat dilate_img;
    cv::dilate(src, dilate_img, structureElement);
    cv::namedWindow("dilate img");
    cv::imshow("dilate img", dilate_img);
    
    cv::Mat erode_img;
    cv::erode(src, erode_img, structureElement);
    cv::namedWindow("erode img");
    cv::imshow("erode img", erode_img);

    cv::waitKey();

}