android中使用OpenCV之数学形态学

数学形态学是由一组形态学的代数运算子组成的,其常见的运算有膨胀(或扩张)、腐蚀(或侵蚀)、开启、闭合、梯度、黑帽、顶帽以及击中击不中变换等。我在这儿主要介绍以上8种运算在OpenCV中的使用。
OpenCV中形态数学的算子实现方法为:morphologyEx()

 /**
     * 形态学滤波函数 morphologyEx()
     * 参数1:输入的图片
     * 参数2;输出的图片
     * 参数3:形态学运算的类型    MORPH_ERODE  //腐蚀
     *                        MORPH_DILATE//膨胀
     *                        MORPH_OPEN  开运算
     *                        MORPH_CLOSE 闭运算
     *                        MORPH_GRADIENT 梯度运算
     *                        MORPH_TOPHAT //顶帽
     *                        MORPH_BLACKHAT //黑帽
     *                        MORPH_HITMISS//击中击不中变换 
     * 参数4:核心,当这个值为NULL时,默认为3*3的核
     * 参数5:锚点
     * 参数6:迭代次数
     * 参数7:边界模式
     * 参数8:边界值为常数时,会有默认值
     */
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 = morphologyDefaultBorderValue() );

膨胀

膨胀:参照核,求局部最大值,因此亮度高的地方会扩大。具体介绍参考:这里写链接内容

Mat img(h,w,CV_8UC4,pixels);
//核心
Mat coreMat = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(10,10));
//膨胀运算
morphologyEx(img,img,MORPH_DILATE,coreMat);

android中使用OpenCV之数学形态学_第1张图片
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腐蚀

腐蚀:参照核, 求局部最小值,因此暗的地方会越来越大。具体介绍参考:这里写链接内容

Mat img(h,w,CV_8UC4,pixels);
//核心
Mat coreMat = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(10,10));
//腐蚀运算
morphologyEx(img,img,MORPH_ERODE,coreMat);

android中使用OpenCV之数学形态学_第2张图片
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开运算

开运算:先腐蚀后膨胀,消除小物体,在纤细点分离物体,平滑较大物体的边界,操作的同时原图大小改变不明显。

Mat img(h,w,CV_8UC4,pixels);
//核心
Mat coreMat = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(10,10));
//开运算
morphologyEx(img,img,MORPH_OPEN,coreMat);

android中使用OpenCV之数学形态学_第3张图片
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闭运算

闭运算:先膨胀后腐蚀,消除小型黑洞,是图像更新鲜活明亮。

Mat img(h,w,CV_8UC4,pixels);
//核心
Mat coreMat = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(10,10));
//闭运算
morphologyEx(img,img,MORPH_CLOSE,coreMat);

android中使用OpenCV之数学形态学_第4张图片
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梯度

形态学梯度:膨胀图与腐蚀图之差(dilate- erode), 可以保留物体的边缘轮廓。

    Mat img(h,w,CV_8UC4,pixels);
    vector outchannl;
    //颜色分离
    split(img,outchannl);
    Mat out3img;
    //颜色形态转换
    cvtColor(img,out3img,COLOR_BGRA2BGR);
    //核
    Mat coreMat = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(10,10));
    //形态学梯度运算
    morphologyEx(out3img,out3img,MORPH_GRADIENT,coreMat);
    uchar * ptr = img.ptr(0);
    uchar *out = out3img.ptr(0);
    //只取BGR
    for (int i = 0; i < h * w; ++i) {
        ptr[4*i+0] = out[3*i+0];
        ptr[4*i+1] = out[3*i+1];
        ptr[4*i+2] = out[3*i+2];
    }

android中使用OpenCV之数学形态学_第5张图片
这里写图片描述

顶帽

顶帽:原图和开运算之差,做背景提取(有大背景或者微小物体有规律的时候)。

    Mat img(h,w,CV_8UC4,pixels);
    vector outchannl;
    //颜色分离
    split(img,outchannl);
    Mat out3img;
    //颜色形态转换
    cvtColor(img,out3img,COLOR_BGRA2BGR);
    //核
    Mat coreMat = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(10,10));
    //顶帽运算
    morphologyEx(out3img,out3img,MORPH_TOPHAT,coreMat);
    uchar * ptr = img.ptr(0);
    uchar *out = out3img.ptr(0);
    //只取BGR
    for (int i = 0; i < h * w; ++i) {
        ptr[4*i+0] = out[3*i+0];
        ptr[4*i+1] = out[3*i+1];
        ptr[4*i+2] = out[3*i+2];
    }

android中使用OpenCV之数学形态学_第6张图片
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黑帽

黑帽:闭运算和原图之差,可以得到一个完美的轮廓图。

    Mat img(h,w,CV_8UC4,pixels);
    vector outchannl;
    //颜色分离
    split(img,outchannl);
    Mat out3img;
    //颜色形态转换
    cvtColor(img,out3img,COLOR_BGRA2BGR);
    //核
    Mat coreMat = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(10,10));
    //黑帽运算
    morphologyEx(out3img,out3img,MORPH_BLACKHAT,coreMat);
    uchar * ptr = img.ptr(0);
    uchar *out = out3img.ptr(0);
    //只取BGR
    for (int i = 0; i < h * w; ++i) {
        ptr[4*i+0] = out[3*i+0];
        ptr[4*i+1] = out[3*i+1];
        ptr[4*i+2] = out[3*i+2];
    }

android中使用OpenCV之数学形态学_第7张图片
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击中击不中变换

击中-击不中运算常用于二值图像,它用于基于结构元素的配置,从图像中寻找具有某种像素排列特征的目标,如单个像素、颗粒中交叉或纵向的特征、直角边缘或其他用户自定义的特征等。计算时,只有当结构元素与其覆盖的图像区域完全相同时,中心像素的值才会被置为1,否则为0。相对于原图直接减去腐蚀的图像,击中击不中变换保留了更多的细节,边缘也更加明显突出。

     Mat img(h,w,CV_8UC4,pixels);
    Mat out;
    //转换为单通道图片
    cvtColor(img,out,COLOR_BGR2GRAY);
    //核
    Mat coreMat = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(10,10));
    //击中击不中变换运算 src.type() == CV_8UC1
    morphologyEx(out,out,MORPH_HITMISS,coreMat);

    uchar *ptr = img.ptr(0);
    uchar *outPtr = out.ptr(0);
    int size = w*h;
    for (int i = 0; i < size; ++i) {
        ptr[4*i+0] = outPtr[I];
        ptr[4*i+1] = outPtr[I];
        ptr[4*i+2] = outPtr[I];
    }

android中使用OpenCV之数学形态学_第8张图片
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