【OpenCV入门十七讲】形态学操作

小白学视觉

发布于 2019-05-31 16:35:17

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发布于 2019-05-31 16:35:17

小白导读

学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“在看”鼓励一下小白。

膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)

图像形态学操作

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
腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。

膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：

消除噪声
分割(isolate)出独立的图像元素，在图像中连接(join)相邻的元素。
寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域
求出图像的梯度

相关函数

getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor)

shapr：形状 (MORPH_RECT \MORPH_CROSS \MORPH_ELLIPSE)
ksize：大小
anchor：锚点默认是Point(-1, -1)意思就是中心像素

1. 形态学操作-膨胀

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

形态学操作-膨胀(感官上图像变细，变白了)

相关函数

dilate(src, dst, kernel);

2. 形态学操作-腐蚀

腐蚀跟膨胀操作的过程类似，唯一不同的是以最小值替换锚点重叠下图像的像素值

形态学操作-腐蚀(感官上图像变粗，变黑了)

相关函数

erode(src, dst, kernel)

代码示例

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace cv;
using namespace std;

Mat src,erode_dst,dilate_dst;
char input_Win[]="input windows",dilate_Win[]="Dilation windows",Erode_Win[]="Erosion windows";
int dilate_elem=0,erode_elem=0;
int dilate_size=0,erode_size=0;
int const max_elem=2;
int const max_kernel_size=21;

void Dilation(int,void*);//膨胀
void Erosion(int,void*);//腐蚀

int main(int argc,char** argv){
  //1、加载图像，可以是BGR或灰度
  src = imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/lenanoise.jpg");
  if(src.empty()){
    printf("Could not load Image ...");
    return -1;
  }

  namedWindow(input_Win,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow(input_Win,src);
  
  //2、创建两个窗口（一个用于膨胀Dilation，另一个用于侵蚀Erosion）
  //每次移动任何滑块时，都会调用用户的Erosion或Dilation函数，它将根据当前的trackbar值更新输出图像。
  namedWindow(dilate_Win,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  namedWindow(Erode_Win,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  
  //3、为每个操作创建两组轨道栏：
  
  //3.1、第一个轨道栏“Element”返回erosion_elem或dilation_elem
  createTrackbar("卷积核类型",dilate_Win,&dilate_elem,max_elem,Dilation);
  //3.2、第二个轨道栏“内核大小”返回相应操作的erosion_size或dilation_size。
  createTrackbar("卷积核大小",dilate_Win,&dilate_size,max_kernel_size,Dilation);
  
  
  createTrackbar("卷积核类型",Erode_Win,&erode_elem,max_elem,Erosion);
  createTrackbar("卷积核大小",Erode_Win,&erode_size,max_kernel_size,Erosion);

  Dilation( 0, 0 );
  Erosion( 0, 0 );

  waitKey(0);
}

//膨胀
void Dilation(int,void*){
  int dilate_type;//内核选择三种形状中的任何一种
  if(dilate_elem == 0){ dilate_type = MORPH_RECT; }//矩形内核：MORPH_RECT
  else if(dilate_elem == 1){ dilate_type = MORPH_CROSS; }//十字架内核：MORPH_CROSS
  else if(dilate_elem == 2){ dilate_type = MORPH_ELLIPSE; }//椭圆内核：MORPH_ELLIPSE

  Mat kernel = getStructuringElement(dilate_type,Size(2*dilate_size+1,2*dilate_size+1),Point(dilate_size,dilate_size));
  dilate(src,dilate_dst,kernel);
  imshow( dilate_Win, dilate_dst );
}

//腐蚀
void Erosion(int,void*){
  int erosion_type;//内核选择三种形状中的任何一种
  if(erode_elem == 0){ erosion_type = MORPH_RECT; }//矩形内核：MORPH_RECT
  else if(erode_elem == 1){ erosion_type = MORPH_CROSS; }//十字架内核：MORPH_CROSS
  else if(erode_elem == 2){ erosion_type = MORPH_ELLIPSE; }//椭圆内核：MORPH_ELLIPSE

  Mat kernel = getStructuringElement(erosion_type,Size(2*erode_size+1,2*erode_size+1),Point(erode_size,erode_size));
  erode(src,erode_dst,kernel);
  imshow( Erode_Win, erode_dst );
}

运行结果