《OpenCV3编程入门》学习笔记6 图像处理（三）形态学滤波（1）：腐蚀与膨胀

第6章 图像处理

6.3 形态学滤波（1）：腐蚀与膨胀

6.3.1 形态学概述

1.数学形态学（Mathematical morphology）：建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。
2.基本运算：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等
3.基本形态学操作：膨胀（dilate）、腐蚀（erode）

6.3.2 膨胀

1.求局部最大值的操作，数学角度：将图像与核进行卷积，即计算核覆盖区域的像素点最大值，并把最大值赋值给参考点指定像素，这样就会使图像中高亮区域逐渐增长。
2.核：带有一个参考点（锚点，anchor point），任意形状大小的区域。
3.膨胀数学表达式：
          
          
4.封装函数：dilate函数
5.函数原型：

void dilate(InputArray src,OutputArray dst,InputArray kernel,Point anchor=Point(-1,-1),int iteration=1,int borderType=BORDER_CONSTANT,const Scaler& borderValue=morphologyDefaultBorderValue());

6.参数说明：
（1）输入图像
（2）目标图像
（3）膨胀操作的核，为NULL时表示使用参考点位于中心3*3的核，常使用getStructuringElement返回指定形状和大小的结构元素
    1）形状：矩型：MORPH_RECT,交叉型：MORPH_CROSS,椭圆形：MORPH_ELLIPSE
    2）内核尺寸
    3）锚点位置
    4）调用示例：

Int g_nStructElementSize = 3;
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2*g_nStructuringElement+1, 2*g_nStructElementSize+1), Point(g_nStructElementSize,g_nStructElementSize ));

（4）锚的位置，默认（-1，-1）表示位于中心
（5）迭代使用dilate()函数的次数，默认1
（6）用于推断图像外部像素的某种边界模式，默认值BORDER_DFALUT
（7）当边界为常数时的边界值，默认值morphologyDefalutBorderValue()

6.3.3 腐蚀

1.求局部最小值的操作，将图像与核进行卷积，即计算核覆盖区域的像素点最小值，并赋值给参考点指定的像素，这样就会使图像中高亮区域逐渐增长。
2.腐蚀的数学表达式：