gradient形态学梯度实现

这段代码展示了如何利用OpenCV库计算图像的梯度。通过膨胀和腐蚀操作,计算输入图像的差分来获取梯度信息。这种方法常用于边缘检测和图像处理任务。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原理:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
实现:

/**
 * @description:	计算梯度
 * @param src		输入图像
 * @param dst		输出图像
 * @param size		掩膜大小
 */
void gradient(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Size size)
{
	cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, size), dst1, dst2;
	cv::dilate(src, dst1, element);
	cv::erode(src, dst2, element);
	dst = dst1 - dst2;
}

代码传送门:https://github.com/taifyang/OpenCV-algorithm

形态学梯度算子是图像处理中的一种重要工具,主要用于边缘检测和图像增强。它通过计算图像的膨胀和腐蚀之间的差异来提取边缘信息。以下是形态学梯度算子的基本介绍及其在C++中的实现: ### 形态学梯度算子简介 形态学梯度算子主要通过以下几种方式实现: 1. **基本梯度**:计算图像的膨胀与腐蚀之间的差异。 2. **内部梯度**:计算图像与腐蚀之间的差异。 3. **外部梯度**:计算膨胀与图像之间的差异。 ### C++实现 在C++中,可以使用OpenCV库来实现形态学梯度算子。以下是一个简单的示例代码: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main(int argc, char** argv) { // 读取图像 cv::Mat src = cv::imread("input_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { std::cout << "Could not open or find the image!\n" << std::endl; return -1; } // 定义结构元素 cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)); // 图像膨胀 cv::Mat dilation; cv::dilate(src, dilation, element); // 图像腐蚀 cv::Mat erosion; cv::erode(src, erosion, element); // 计算基本梯度 cv::Mat gradient; cv::subtract(dilation, erosion, gradient); // 显示结果 cv::imshow("Source Image", src); cv::imshow("Morphological Gradient", gradient); cv::waitKey(0); return 0; } ``` ### 代码说明 1. **读取图像**:使用`cv::imread`函数读取灰度图像。 2. **定义结构元素**:使用`cv::getStructuringElement`函数定义一个3x3的矩形结构元素。 3. **图像膨胀和腐蚀**:分别使用`cv::dilate`和`cv::erode`函数进行图像膨胀和腐蚀。 4. **计算基本梯度**:使用`cv::subtract`函数计算膨胀和腐蚀之间的差异。 5. **显示结果**:使用`cv::imshow`函数显示原始图像和形态学梯度图像。 ### 形态学梯度的应用 形态学梯度算子在图像处理中有广泛的应用,包括: - 边缘检测 - 图像分割 - 图像增强
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