Opencv学习笔记（九） -------膨胀腐蚀

最新推荐文章于 2024-09-17 16:52:47 发布

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#opencv #计算机视觉 #算法

本文介绍图像形态学操作，包括腐蚀、膨胀、开、闭等基本操作，基于集合论的形态学数学原理，以及OpenCV中实现这些操作的API。通过示例代码展示了如何使用形态学操作进行图像处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

形态学操作(morphologyoperators)

图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学
形态学有四个基本操作：腐蚀、膨胀、开、闭
膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段

形态学操作-膨胀

跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素，其中B作为结构体可以是任意形状

形态学操作-腐蚀
腐蚀跟膨胀操作的过程类似，唯一不同的是以最小值替换锚点重叠下图像的像素值

相关API
getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor)
参数（1）：形状 (MORPH_RECT \MORPH_CROSS \MORPH_ELLIPSE)
参数（2）：大小
参数（3）：锚点默认是Point(-1, -1)意思就是中心像素
dilate(src, dst, kernel) 膨胀
erode(src, dst, kernel) 腐蚀

（代码部分）

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

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src;
int ele_dilate;
int ele_erode;
char dilate_IMAGE[] = "dilate_IMAGE";
char erode_IMAGE[] = "erode_IMAGE";
void CallBack(int, void*);

int main(int argc, char** argv)
{
	
	src = imread("D:/picture/Curry.jpeg");

	if (src.empty())     //如果没有找到图片
	{
		printf("could not find picture.....\n");
		return -1;
	}

	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);

	namedWindow(dilate_IMAGE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(erode_IMAGE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	createTrackbar("Size ", dilate_IMAGE, &ele_dilate, 21, CallBack);
	createTrackbar("Size ", erode_IMAGE, &ele_erode, 21, CallBack);

	waitKey(0);   //等待
	return 0;
}

void CallBack(int ,void*)
{
	int s1 = ele_dilate * 2 + 1;
	int s2 = ele_erode * 2 + 1;
	Mat dst;
	Mat don;
	Mat structure1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s1, s1), Point(-1, -1));
	Mat structure2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s2, s2), Point(-1, -1));
	dilate(src, dst, structure1);  //膨胀
	erode(src, don, structure2);   //腐蚀
	imshow(dilate_IMAGE, dst);
	imshow(erode_IMAGE, don);
}

实验效果
在这里插入图片描述