【拜小白opencv】39-形态学滤波4——闭运算

常言道“温故而知新”，写此文章就是对自己目前学习内容的小小的总结与记录。

本文力求用最简洁的语言，详细的代码将此部分内容讲解清楚，但由于博主同样是刚刚接触OpenCV，或许表达上有些瑕疵，还望读者能够指教探讨，大家共同进步。

博主机器配置为：VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。

若本文能给读者带来一点点启示与帮助，我就很开心了。

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1-开运算

形态学闭运算操作同样能去除噪声及平滑目标边缘等功能，其数学表达式如下：

• 闭运算(Closing Operation)，其实就是先膨胀再腐蚀的结果。
• 形态学闭运算能够排除小型黑洞（黑色区域），消除低于邻近点的孤立点，达到去噪的作用。
• 闭运算的结果也是会平滑对象的轮廓，但是与开运算不同的是，闭运算一般会将狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口，并消除小孔洞。

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2-morphologyEx()函数

作用：该函数可以进行形态学滤波的操作，里面包含了开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽、腐蚀、膨胀等。

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() );

参数解释：

• 参数1：输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。图像位深应该为以下五种之一：CV_8U, CV_16U,CV_16S, CV_32F 或CV_64F。
• 参数2：OutputArray类型的dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
• 参数3：int类型的op，表示形态学运算的类型，可以是如下之一的标识符：

————MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）
————MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）
————MORPH_GRADIENT -形态学梯度（Morphological gradient）
————MORPH_TOPHAT - “顶帽”（“Top hat”）
————MORPH_BLACKHAT - “黑帽”（“Black hat“）
————MORPH_ERODE - “腐蚀”
————MORPH_DILATE - “膨胀”
————另有CV版本的标识符也可选择，如CV_MOP_CLOSE，CV_MOP_GRADIENT，CV_MOP_TOPHAT，CV_MOP_BLACKHAT等，这应该是OpenCV1.0系列版本遗留下来的标识符，和上面的“MORPH_OPEN”一样的效果。 

• 参数4：InputArray类型的kernel，形态学运算的内核。若为NULL时，表示的是使用参考点位于中心3x3的核。我们一般使用函数 getStructuringElement()配合这个参数的使用。getStructuringElement()函数会返回指定形状和尺寸的结构元素（内核矩阵）。关于getStructuringElement()函数，请见文章里有相关讲解：【拜小白opencv】36-形态学滤波1——腐蚀

• 参数5：Point类型的anchor，锚的位置，其有默认值（-1，-1），表示锚位于中心。
• 参数6：int类型的iterations，迭代使用函数的次数，默认值为1。
• 参数7：int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。注意它有默认值BORDER_ CONSTANT。
• 参数8：const Scalar&类型的borderValue，当边界为常数时的边界值，有默认值morphologyDefaultBorderValue()，一般我们不用去管他。需要用到它时，可以看官方文档中的createMorphologyFilter()函数得到更详细的解释。

使用morphologyEx()函数，一般我们只需要填前面的四个参数，后面的四个参数都有默认值。

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3-代码演示

/*
功能：形态学滤波：闭运算。 本质就是先膨胀后腐蚀的过程。
*/

#include                 
#include                 
#include                
#include               
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat srcImage, dstImage; //源图像，输出图像
	//---------【1】读取源图像并检查图像是否读取成功---------      
	srcImage = imread("D:\\OutPutResult\\ImageTest\\xing.jpg");
	if (!srcImage.data)
	{
		cout << "读取图片错误，请重新输入正确路径！\n";
		system("pause");
		return -1;
	}
	imshow("【源图像】", srcImage);
	//---------【2】获取自定义核---------
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7));
	//---------【3】进行闭运算操作---------
	morphologyEx(srcImage, dstImage, MORPH_CLOSE, element);
	//---------【4】显示效果图---------
	imshow("【效果图--闭运算操作】", dstImage);
	waitKey(0);
	return 0;
}

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4-显示结果

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5-程序说明

为了观察效果，本例中核的设置为7*7，该参数可以根据自己需要进行调节。
例子中，morphologyEx()函数的第三个参数，同学可以右键进行”查看定义“，看看都有什么，自己换个参数，看看会不会有什么效果。

参考文章：【OpenCV入门教程之十一】 形态学图像处理（二）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽合辑

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