学习Qt_OpenCV形态学开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽及OpenCV实现

原文：https://blog.youkuaiyun.com/qingyang8513/article/details/80675872

形态学运算

2.1 开运算
    腐蚀与膨胀作为形态学的基本操作，经过组合后可以很容易的实现更高一级的形态学运算。开运算即是先腐蚀后膨胀的得到的结果，即dst = open(src, element) = dilate(erode(src, element))。开运算可以消除局部小的白色杂点，在纤细点处分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。

2.2 闭运算
    闭运算过程与开运算过程相反，其是先膨胀后腐蚀的过程，可以消除图像中的小黑点，dst = close(src, element) = erode(dilate(src, element))。。

2.3 形态学梯度
    形态学梯度是膨胀图与腐蚀图之差，其数学表达式为：dst = morph_grad(src, element) = dilate(src, element) - erode(src, element)。对二值图像进行形态学梯度运算，可以突出物体边缘。通常，我们采用形态学梯度来保留物体的边缘轮廓。

2.4 顶帽
    顶帽运算又常称为礼帽运算，是原始图像与图像开运算结果之差，其数学表达式为：dst = tophat(src, element) = src - open(src, element)。顶帽运算通常用来分离比邻近点亮一些的斑块，在一幅图像具有大幅背景且微小细节比较有规律的情况下，顶帽运算可以用来进行背景提取。

2.5 黑帽
    黑帽运算是图像闭运算结果与原始图像之差，其数学表达式为：dst = tophat(src, element) = close(src, element) - src。黑帽运算通常用来分离比邻近点暗一些的斑块，可以突出比原始图轮廓周围区域更暗的区域。

OpenCV实现

    cv::morphologyEx()函数综合形态学大部分运算，可以实现形态学腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽等。cv::morphologyEx()声明如下：

void cv::morphologyEx	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		int	op,
		InputArray	kernel,
		Point	anchor = Point(-1,-1),
		int	iterations = 1,
		int	borderType = BORDER_CONSTANT,
		const Scalar &	borderValue = morphologyDefaultBorderValue()
	)

 

#include <opencv2/imgproc.hpp>

执行高级形态转换。

函数cv :: morphologyEx可以使用侵蚀和膨胀作为基本操作来执行高级形态学变换。

任何操作都可以就地完成。在多通道图像的情况下，每个通道被独立处理。

参数

SRC	来源图片。通道数可以是任意的。深度应为CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F之一。