OpenCV开发笔记（二十三）：算法基础之形态学滤波-开运算

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前言

本篇章开始学习形态学滤波-开运算，其实开运算就是先腐蚀后膨胀的过程。

 

Demo

 

开运算

概述

       开运算(Opening Operation)就是先腐蚀后膨胀的过程。、

       开运算可以用来消除小物体，在纤细点处分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积（去除噪声及平滑目标边界）。

腐蚀函数原型

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

• 参数一：InputArray类型，一般是cv::Mat，通道数是任意的，但是深度必须为CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F；
• 参数二；OutputArray类型，输出的目标图像，和原图像有一样的尺寸和类型；
• 参数三：用于膨胀的内核结构元素；如果elemenat=Mat()，则为3 x 3矩形使用结构化元素。内核可以使用getStructuringElement创建；
• 参数四：元素中锚点的锚点位置；默认值（-1，-1）表示锚定在构件中心
• 参数五：迭代次数表示执行腐蚀操作的次数；
• 参数六：int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式，使用默认值BORDER_DEFULAT，一般无需设置；
• 参数七：如果边界为常量，则边界值为borderValue。

膨胀函数原型

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

• 参数一：InputArray类型，一般是cv::Mat，通道数是任意的，但是深度必须为CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F；
• 参数二；OutputArray类型，输出的目标图像，和原图像有一样的尺寸和类型；
• 参数三：用于膨胀的内核结构元素；如果elemenat=Mat()，则为3 x 3矩形使用结构化元素。内核可以使用getStructuringElement创建；
• 参数四：元素中锚点的锚点位置；默认值（-1，-1）表示锚定在构件中心
• 参数五：迭代次数表示执行膨胀操作的次数；
• 参数六：int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式，使用默认值BORDER_DEFULAT，一般无需设置；
• 参数七：如果边界为常量，则边界值为borderValue。

在上面两个函数都有同样的参数3中，需要内核结构元素，由下面的函数创建：

Mat getStructuringElement(int shape,
                         Size ksize,
                         Point anchor = Point(-1,-1));

• 参数一：元素形状，可以是MORPH_RECT、MORPH_CROSS和MORPH_ELLIPSE；
• 参数二：ksize结构元素的大小，必须大于等于1；
• 参数三：元件内的锚定位置。默认值Point(-1,-1)表示锚在中间（注意，只有十字形构件的形状取决于锚位置。在其他情况下，锚只是调节形态的结果操作转移）；

 

Demo源码

void OpenCVManager::testOpenOperate()
{
    QString fileName1 = "E:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/5.jpg";
    cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());

    cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(400, 300));

    cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
    cvui::init(windowName);

    if(!srcMat.data)
    {
        qDebug() << __FILE__ << __LINE__
                 << "Failed to load image:" << fileName1;
        return;
    }

    cv::Mat dstMat;
    dstMat = cv::Mat::zeros(srcMat.size(), srcMat.type());
    cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(dstMat.cols * 2, dstMat.rows * 3),
                                srcMat.type());
    int share1 = 0;
    int ksize1 = 5;
    int iterations1 = 1;
    int share2 = 0;
    int ksize2 = 5;
    int iterations2 = 1;
    while(true)
    {
        windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
        // 原图先copy到左边
        cv::Mat leftMat = windowMat(cv::Range(0, srcMat.rows),
                                    cv::Range(0, srcMat.cols));
        cv::addWeighted(leftMat, 1.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, leftMat);


        cvui::window(windowMat, dstMat.cols * 2, 0, dstMat.cols, dstMat.rows, "erode");
        // 中间为调整滤波参数的相关设置
        cvui::printf(windowMat, 400 * 1 + 100, 40 + 300, "share");
        cvui::trackbar(windowMat, 400 * 1 + 100, 60 + 300, 200, &share1, 0, 2);
        // 中间为调整滤波参数的相关设置
        cvui::printf(windowMat, 400 * 1 + 100, 120 + 300, "ksize");
        cvui::trackbar(windowMat, 400 * 1 + 100, 140 + 300, 200, &ksize1, 1, 10);
        // 中间为调整滤波参数的相关设置
        cvui::printf(windowMat, 400 * 1 + 100, 200 + 300, "iterations");
        cvui::trackbar(windowMat, 400 * 1 + 100, 220 + 300, 200, &iterations1, 0, 10);

        cvui::window(windowMat, dstMat.cols * 2, 0, dstMat.cols, dstMat.rows, "dilate");
        // 中间为调整滤波参数的相关设置
        cvui::printf(windowMat, 400 * 1 + 100, 40 + 300 * 2, "share");
        cvui::trackbar(windowMat, 400 * 1 + 100, 60 + 300 * 2, 200, &share2, 0, 2);
        // 中间为调整滤波参数的相关设置
        cvui::printf(windowMat, 400 * 1 + 100, 120 + 300 * 2, "ksize");
        cvui::trackbar(windowMat, 400 * 1 + 100, 140 + 300 * 2, 200, &ksize2, 1, 10);
        // 中间为调整滤波参数的相关设置
        cvui::printf(windowMat, 400 * 1 + 100, 200 + 300 * 2, "iterations");
        cvui::trackbar(windowMat, 400 * 1 + 100, 220 + 300 * 2, 200, &iterations2, 0, 10);

        // 腐蚀
        cv::erode(srcMat,
                  dstMat,
                  cv::getStructuringElement(share1, cv::Size(ksize1, ksize1)),
                  cv::Point(-1, -1),
                  iterations1);

        // 效果图copy
        cv::Mat leftMat2 = windowMat(cv::Range(srcMat.rows, srcMat.rows * 2),
                                     cv::Range(0, srcMat.cols));
        cv::addWeighted(leftMat2, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, leftMat2);

        // 膨胀
        cv::dilate(dstMat,
                   dstMat,
                   cv::getStructuringElement(share2, cv::Size(ksize2, ksize2)),
                   cv::Point(-1, -1),
                   iterations2);

        // 效果图copy
        cv::Mat leftMat3 = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),
                                     cv::Range(0, srcMat.cols));
        cv::addWeighted(leftMat3, 0.0f, dstMat, 1.0f, 0.0f, leftMat3);
        // 更新
        cvui::update();
        // 显示
        cv::imshow(windowName, windowMat);
        // esc键退出
        if(cv::waitKey(25) == 27)
        {
            break;
        }
    }
}

 

工程模板：对应版本号v1.18.0

       对应版本号v1.18.0

 

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