形态学图像处理-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fb_941219/article/details/83448785

本文详细介绍使用OpenCV进行图像处理中的形态学运算，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、顶帽运算、黑帽运算及形态学梯度的实现与应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

形态学运算：膨胀腐蚀

引言

图像处理–>空间域处理–>形态学运算。参考：opencv3毛星云老师。

1、膨胀腐蚀

膨胀： 膨胀是图像中的高亮部分进行膨胀，类似于领域扩张。
在这里插入图片描述

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(   )
{

	//载入原图  
	Mat image = imread("1.jpg");

	//创建窗口  
	namedWindow("【原图】膨胀操作");
	namedWindow("【效果图】膨胀操作");

	//显示原图
	imshow("【原图】膨胀操作", image);

	//进行膨胀操作 
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
	Mat out;
	dilate(image, out, element);

	//显示效果图 
	imshow("【效果图】膨胀操作", out);
	waitKey(0); 
	return 0;
}

腐蚀： 腐蚀是原图的高亮部分被腐蚀，类似于领域被蚕食。
在这里插入图片描述

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main(   )
{
	//载入原图  
	Mat srcImage = imread("1.jpg");
	//显示原图
	imshow("【原图】腐蚀操作", srcImage);
	//进行腐蚀操作 
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
	Mat dstImage;
	erode(srcImage, dstImage, element);
	//显示效果图 
	imshow("【效果图】腐蚀操作", dstImage);
	waitKey(0); 
	return 0;
}

2、开运算闭运算

开运算： 先腐蚀再膨胀，可以去掉目标外的孤立点。 $d s t = o p e n (s r c, e l e m e n t) = d i l a t e (e r o d e (s r c, e l e m e n t))$

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main( )
{
	//载入原始图   
	Mat image = imread("1.jpg");  
	//创建窗口   
	namedWindow("【原始图】开运算");  
	namedWindow("【效果图】开运算");  
	//显示原始图  
	imshow("【原始图】开运算", image);  
	//定义核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
	//进行形态学操作
	morphologyEx(image, image, MORPH_OPEN, element);
	//显示效果图  
	imshow("【效果图】开运算", image);  
	waitKey(0);  
	return 0;  
}

闭运算： 先膨胀再腐蚀，可以去掉目标内的孔。 $d s t = c l e s e (s r c, e l e m e n t) = e r o d e (d i l a t e (s r c, e l e m e n t))$

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main( )
{
	//载入原始图   
	Mat image = imread("1.jpg");  
	//创建窗口   
	namedWindow("【原始图】闭运算");  
	namedWindow("【效果图】闭运算");  
	//显示原始图  
	imshow("【原始图】闭运算", image);  
	//定义核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
	//进行形态学操作
	morphologyEx(image, image, MORPH_CLOSE, element);
	//显示效果图  
	imshow("【效果图】闭运算", image);  
	waitKey(0);  
	return 0;  
}

通常，当有噪声的图像用阈值二值化后，所得到的边界是很不平滑的，物体区域具有一些错判的孔洞，背景区域散布着一些小的噪声物体，连续的开和闭运算可以显著的改善这种情况。
形态学梯度： 膨胀图与腐蚀图之差， $d s t = m o r p h - g r a d (s r c, e l e m e n t) = d i l a t e (s r c, e l e m e n t) - e r o d e (s r c, e l e m e n t)$ 对二值图像进行操作可以将团块的边缘突出来。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;
int main( )
{
	//载入原始图   
	Mat image = imread("1.jpg");  
	//创建窗口   
	namedWindow("【原始图】形态学梯度");  
	namedWindow("【效果图】形态学梯度");  
	//显示原始图  
	imshow("【原始图】形态学梯度", image);  
	//定义核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
	//进行形态学操作
	morphologyEx(image, image, MORPH_GRADIENT, element);
	//显示效果图  
	imshow("【效果图】形态学梯度", image);  

	waitKey(0);  

	return 0;  
}

3、顶帽黑帽运算

顶帽
在这里插入图片描述

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main( )
{
	//载入原始图   
	Mat image = imread("1.jpg");  
	//创建窗口   
	namedWindow("【原始图】顶帽运算");  
	namedWindow("【效果图】顶帽运算");  
	//显示原始图  
	imshow("【原始图】顶帽运算", image);  
	//定义核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
	//进行形态学操作
	morphologyEx(image, image, MORPH_TOPHAT, element);
	//显示效果图  
	imshow("【效果图】顶帽运算", image);  
	waitKey(0);  
	return 0;  
}

黑帽
在这里插入图片描述

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace cv;

int main( )
{
	//载入原始图   
	Mat image = imread("1.jpg"); 
	namedWindow("【原始图】黑帽运算");  
	namedWindow("【效果图】黑帽运算");  
	//显示原始图  
	imshow("【原始图】黑帽运算", image);  
	//定义核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
	//进行形态学操作
	morphologyEx(image, image, MORPH_BLACKHAT, element);
	//显示效果图  
	imshow("【效果图】黑帽运算", image);  
	waitKey(0);  
	return 0  ；
}