1. 图像形态学操作(morphology operator)
- 定义: 图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的合集,主要是基于集合论基础上的形态学数学。
- 形态学有四个基本操作:腐蚀、膨胀、开、闭
- 膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段
2. 膨胀
- 定义:跟卷积操作类似,假设有图像A和结构元素B,结构元素B在A上面移动,其中B定义其中心为锚点,计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素,其中B作为结构体可以是任意形状。
- 公式:
原图
膨胀后的图
3. 腐蚀
- 定义:腐蚀跟膨胀操作的过程类似,唯一不同的是以最小像素值替换锚点重叠下图像的像素值。
- 公式:
- 结果展示:
原图
腐蚀后的图
4. 相关API
4.1 生成结构元素B,即kernel
getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor);
- 形状 (MORPH_RECT \MORPH_CROSS \MORPH_ELLIPSE)
- 大小
- 锚点 默认是Point(-1, -1)意思就是中心像素
4.2 膨胀
dilate(src, dst, kernel);
- 原图
- 生成图像
- 所采用的结构元素
4.3 腐蚀
erode(src, dst, kernel);
4.4 动态调整结构元素大小
createTrackbar(const String & trackbarname, const String winName, int* value, int count, Trackbarcallback func, void* userdata=0)
- 按钮名
- 窗口名
- 按钮所指向的变量
- 最大值
- Callback函数(需要自己构建,如果设置为NULL就是说只有值update,但是不会调用callback的函数。)
5. 例程
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
Mat src, dst;
char OUTPUT_WIN[] = "output image";
int element_size = 3;
int max_size = 21;
void CallBack_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
src = imread("D:/vcprojects/images/test1.png");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src);
namedWindow(OUTPUT_WIN, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
createTrackbar("Element Size :", OUTPUT_WIN, &element_size, max_size, CallBack_Demo);
CallBack_Demo(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void CallBack_Demo(int, void*) {
int s = element_size * 2 1;
Mat structureElement = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s, s), Point(-1, -1));
// dilate(src, dst, structureElement, Point(-1, -1), 1);//膨胀
erode(src, dst, structureElement);//腐蚀
imshow(OUTPUT_WIN, dst);
return;
}