数字图像处理(一) —— 图像腐蚀、膨胀(快速入门)_数字图像处理腐蚀膨胀-优快云博客

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一、理论与概念讲解 — 从现象到本质

结构元素：二维结构元素可以理解为二维矩阵，矩阵的元素值为0或1；通常结构元素小于要处理的图像。设有两幅图象B，X。若X是被处理的对象，而B是用来处理X的，则称B为结构元素(structure element)，又被形象地称做刷子。结构元素通常都是一些比较小的图象。(如果没有基础的话，先接受它，慢慢往下阅读，再回头看这个概念)
内核：内核是与结构元素有关的概念，可以理解为内核是二维结构元素矩阵中元素值为1的部分。
锚点：核可以是任何形状和大小，它拥有一个单独定义出来的参考点，这个点称为锚点。
再进行腐蚀和膨胀讲解之前，首先需要注意：腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言，不是黑色部分。膨胀是对图像中高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中高亮部分被腐蚀，“邻域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。

4.1 膨胀
膨胀是求局部最大值的操作，核B与图形进行卷积，计算核B覆盖区域像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点(锚点)，这样会使高亮区域逐渐增加。如下图：
原理图：

膨胀的数学表达式：

膨胀效果图(足球)：

4.2 腐蚀
腐蚀是取局部最小值，我们一般会把膨胀和腐蚀对比起来理解和学习。
原理图：

数学表达式：

腐蚀效果图：

二、API函数快速上手

形态学膨胀 — dilate函数
使用像素领域局部极大值来膨胀图片。
函数原型：

void dilate(InputArrray src,
            OutputArray dst;
            InoutArray kernel,
            Point anchor=Point(-1,-1),
            int iterations=1,
            int borederType=BORDER_CONSTANT，
            const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()
)

参数详解：

src：输入图像，即源图像，Mat类的对象即可。
dst：输出图像，即目标图像，需要和原图片一样的尺寸和类型。
kernel：膨胀操作的核。若为NULL时，表示使用参考点位于中心3×3的核。
anchor：锚的位置，有默认值(-1,-1)，表示锚位于中心。
iterations：迭代使用erode()函数的次数，默认为1.
borderType：int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。注意它有默认值BORDER_DEFAULT。
borderValue：const Scalar&类型的borderValue，当边界为常数时的边界值，有默认值morphologyDefaultBorderValue()，一般我们不用去管他。需要用到它时，可以看官方文档中的。

形态学腐蚀 — erode函数
使用像素领域的局部极小值来腐蚀图片。
函数原型：

void erode( InoutArray src,
            OutputArray dst;
            InoutArray kernel,
            Point anchor=Point(-1,-1),
            int iterations=1,
            int borderType=BORDER_CONSTANT，
            const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() 
)

参数详解：

src：源图像。
dst：目标图像
kernel：腐蚀操作内核。
anchor：锚的位置。
iterations：迭代次数。
borderType：同上。
borderValue：同上。

一般使用前三个即可，后四个保持默认值即可。

我们一般在调用erode以及dilate函数的时候，会配合getStructuringElement函数使用。

	/*  
	    Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1));函数：会返回指定形状和尺寸的结构元素
	    第一个参数表示内核形状：矩形：MORPH_RECT; 交叉型：MORPH_CROSS; 椭圆形：MORPH_ELLIPSE;
		第二个参数：内核的尺寸
		第三个参数：锚点的位置，默认为Point(-1,-1)，表示位于中心点。
	*/

三、实战

#if 1:
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "iostream"

//命名空间
using namespace cv;
using namesapce std;

int main()
{
	int flag; //操作选择
	cin >> flag;
	Mat srcImg = imread("1.jpg");  //1.jpg为放在工程文件下的图片名字，否则加上绝对路径
	imshow("[原图]", srcImg);
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3), Point(5,5));  //  核
	if(flag == 1)   // 腐蚀
	{
		Mat dstImg1;
		erode(srcImg, dstImg, element);
		imshow("[腐蚀图]", dstImg1); 
		waitKey();
	}
	else  // 膨胀
	{
		Mat dstImg2;
		dilate(srcImg, dstImg2, element);
		imshow("[膨胀图]", dstImg2);
		waitKey();
	}
	return 0;
}
#endif