形态学（击中、不击中） opencv

原理

作用：在二值图像中找到匹配
公式： A ? B = ( A ? B 1 ) ∩ ( A c ? B 2 ) A?B=(A?B1)∩(A^c?B2) A?B=(A?B1)∩(Ac?B2)

用 kernelB 1 B1 B1 腐蚀A
用 kernelB 2 B2 B2 腐蚀A的补集
求1和2所得结果的交集

解释：比如kernel B1 B2如下左中，目的找到匹配B1，但是不匹配B2的区域，B1和B2也可以直接由B（右）表示。目的找到中间是0，上下左右是1的区域，至于四个角（I don’t care）。

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举例：
输入图像：

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输出图像：找到一个匹配，中心已经标出

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代码

#include #include using namespace cv; using namespace std; int main(void) { Mat input_image=(Mat_(8,8)<< 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255, 0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 255, 255, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0); Mat kernel = (Mat_(3,3)<< 0,-1,-1, 1,1,-1, 0,1, 0); Mat output_image; cv::morphologyEx(input_image,output_image,cv::MORPH_HITMISS,kernel); const int rate=50; //为了显示，进行缩放的比例，放大５０倍 kernel =(kernel+1)*127; //将kernel转成０－255, -1:0０：1271:255 kernel.convertTo(kernel,CV_8U); resize(kernel,kernel,Size(),rate,rate,cv::INTER_NEAREST); //下面三步都一样，将图像扩大５０倍，方便观察 imshow("kernel",kernel); cv::moveWindow("kernel",0,0); resize(input_image,input_image,Size(),rate,rate,INTER_NEAREST); imshow("Original",input_image); moveWindow("Original",0,200); resize(output_image,output_image,Size(),rate,rate,INTER_NEAREST); imshow("Hit Or Miss",output_image); moveWindow("Hit Or Miss",500,200); waitKey(0); return 0; };

【形态学（击中、不击中）】结果：找到２个匹配

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官方API

void cv::morphologyEx (
InputArray src, ????//输入图像
OutputArray dst,????//输出图像
int op,????????//选择MORPH_HITMISS
InputArray kernel, ????//核
Point anchor = Point(-1,-1),????//（默认）
int iterations = 1,????????//（默认）
int borderType = BORDER_CONSTANT,????//（默认）
const Scalar & borderValue = https://www.it610.com/article/morphologyDefaultBorderValue() ????//（默认）
)

将图像进行缩放

void cv::resize (
InputArray src, ????????//输入图像
OutputArray dst,????????//输出图像，它输出大小是dsize(如果dsize不为0)；或者由src.size()和fx、fy算出来
Size dsize,????????//输出图像的大小，如果是0，由下面参数计算
double fx = 0,????????//缩放比例，输出水平：fx*src.cols
double fy = 0,???????? //缩放比例，输出垂直：fy*src.rows
int interpolation = INTER_LINEAR ????//插值方法（本实验使用的是最近邻域插值，其他方法）
)