65.图像的腐蚀操作

本文介绍了腐蚀这一形态学操作的概念,如何通过3x3结构元素与图像进行最小值运算,以及在OpenCV中使用C++的erode()函数实现图像腐蚀的过程。腐蚀有助于去除噪声并细化图像边界。

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目录

        1 概念讲解及用处

        2 原理

        3 API函数详解

        4 用C++编写代码进行实现

        1 概念讲解及用处

        腐蚀是形态学操作中的一种基本操作,通过结构元素与图像进行最小值运算,将物体边界内部的像素点进行磨损或消除,从而使物体的形状变小且更加平滑。还记得之前讲过的中值滤波吗,其实腐蚀操作可以看作是最小值滤波,对于结构元素下的图像的像素值进行排序,将中心像素替换为最小值。

        腐蚀的作用: 腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小.。 图像被腐蚀后,去除了噪声,但是会压缩图像。 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并且保持原有形状。

        2 原理

        以下图为例,取一个3×3的正方形核,锚点就是正方形核的中心点,假设我们有下图中这个灰度图像矩阵:

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