形态学图像处理—开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽

最新推荐文章于 2024-04-09 08:59:40 发布

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#opencv #图像处理

本文深入探讨了形态学图像处理中的关键操作，包括开运算、闭运算以及形态学梯度、顶帽和黑帽等技术。这些技术在图像噪声消除、边缘检测和形状分析等领域有着广泛应用，是使用OpenCV库进行图像处理时不可或缺的工具。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

形态学图像处理——开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽

//-----------------------------------【全局变量声明部分】-----------------------------------
// 描述：全局变量声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat g_srcImage, g_dstImage;//原始图和效果图
int g_nElementShape = MORPH_RECT;//元素结构的形状
//变量接收的TrackBar位置参数
int g_nMaxIterationNum = 10;
int g_nOpenCloseNum = 0;
int g_nErodeDilateNum = 0;
int g_nTopBlackHatNum = 0;
//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
// 描述：全局函数声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
static void on_OpenClose(int, void*);//回调函数
static void on_ErodeDilate(int, void*);//回调函数
static void on_TopBlackHat(int, void*);//回调函数
static void ShowHelpText();
//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main( )
{
//改变console字体颜色
system("color 2F");
ShowHelpText();
//载入原图
g_srcImage = imread("1.jpg");
if( !g_srcImage.data ) { printf("Oh，no，读取srcImage错误~！ \n"); return false; }
//显示原始图
namedWindow("【原始图】");
imshow("【原始图】", g_srcImage);
//创建三个窗口
</