opencv图像形态学处理 opencv

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1：图像的形态学处理：
膨胀、腐蚀、开、闭运算是数学形态学最基本的变换，用得最多的主要是针对二值图像的形态学
膨胀：把二值图像各1像素连接成分的边界扩大一层（填充边缘或0像素内部的孔）；
腐蚀：把二值图像各1像素连接成分的边界点去掉从而缩小一层（可提取骨干信息，去掉毛刺，去掉孤立的0像素）；
开：先腐蚀再膨胀，可以去掉目标外的孤立点
闭：先膨胀再腐蚀，可以去掉目标内的孔。

首先看一下opencv中自带的函数：
腐蚀：

CV_EXPORTS_W void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=https://www.it610.com/article/morphologyDefaultBorderValue() );

其中，src为输入的图像，一般为二值图像也可以是灰度图像，dst为输出图像，和src可以是同一个变量，kennels为结构元素，默认的话为一个3×3的矩阵， anchor：结构元素的中心，如果是默认参数(-1,-1)，程序会自动将其设置为结构元素的中心。 iterations：迭代次数，我们可以选择对图像进行多次形态学运算。后面两个参数是边界类型，由于要处理领域问题，所以图像需要扩充边界。一般情况下使用默认即可。
膨胀：

CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=https://www.it610.com/article/morphologyDefaultBorderValue() );

参数和上边一样；

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat image = imread("003.jpg",1); cvtColor(image,image,CV_RGB2GRAY); threshold(image,image,65,255,THRESH_BINARY); namedWindow("原图"); imshow("原图",image); Mat eroded; erode(image,eroded,Mat()); namedWindow("腐蚀"); imshow("腐蚀",eroded); Mat dilated; dilate(image,dilated,Mat()); namedWindow("膨胀"); imshow("膨胀",dilated); waitKey(0); return 0; }

原二值图像和腐蚀膨胀后的结果如下图： 【opencv图像形态学处理】

文章图片

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2：开运算与闭运算：

CV_EXPORTS_W void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=https://www.it610.com/article/morphologyDefaultBorderValue() );

可以看到参数与腐蚀膨胀运算差不多，就是第三个参数op不一样。op为MORPH_CLOSE，表示闭运算。MORPH_OPEN表示开运算；

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat image = imread("003.jpg",1); cvtColor(image,image,CV_RGB2GRAY); threshold(image,image,65,255,THRESH_BINARY); namedWindow("原图"); imshow("原图",image); Mat element(5,5,CV_8U,Scalar(1)); Mat closed; morphologyEx(image,closed,MORPH_CLOSE,element); namedWindow("closed"); imshow("closed",closed); Mat opened; morphologyEx(image,opened,MORPH_OPEN,element); namedWindow("opened"); imshow("opened",opened); waitKey(0); return 0; }

得到的结果：