OpenCV黑帽运算(BLACKHAT)的使用

原理

形态学是图像处理中常见的名词,图像处理的形态学基本属于数学形态学的范畴,是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。黑帽运算是结合了腐蚀和膨胀的一种运算,闭运算结果图减原图。

简单来说,黑帽运算就是将闭运算后的图像减去原图,突出了比原图轮廓周围区域更暗的区域。效果图见下方图1图2。

函数原型

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() );
其中op=MORPH_BLACKHAT

参数说明

  • InputArray类型的src,输入图像,如Mat类型。
  • OutputArray类型的dst,输出图像。
  • int类型的op,选择不同的运算操作,黑帽运算则是MORPH_BLACKHAT。
  • Point类型的anchor,锚点。默认值(-1,-1),表示位于单位中心,一般不用。
  • int类型的iterations,迭代使用的次数,默认值为1。
  • int类型的borderType,推断图像外部像素的边界模式,我OpenCV版本的默认值为BORDER_CONSTANT。如果图像边界需要扩展,则不同的模式下所扩展的像素,其生成原则不同。
  • const Scalar&类型的borderValue,当边界为常数时的边界值,默认值为morphologyDefaultBorderValue()。

测试代码

#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
	cv::Mat test = cv::Mat::zeros(64, 64, CV_8UC1);
	cv::rectangle(test, cv::Rect(30, 30, 8, 8), 255, -1);
	cv::rectangle(test, cv::Rect(33, 30, 2, 2), 0, -1);
 
	cv::Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	cv::Mat result, close;
	cv::morphologyEx(test, close, MORPH_CLOSE, element);
	cv::morphologyEx(test, result, MORPH_BLACKHAT, element);
 
	imshow("original", test);
	imshow("close", close);
	imshow("result", result);
	waitKey(0);
 
	system("pause");
	return 0;
}

测试效果

OpenCV黑帽运算(BLACKHAT)的使用_第1张图片

OpenCV黑帽运算(BLACKHAT)的使用_第2张图片

OpenCV黑帽运算(BLACKHAT)的使用_第3张图片

如上图所示,有原先8*8的矩形,有一个2*2的凹处,我设置了3*3的矩形蒙版,对其进行闭运算操作如图2所示,凹进消失,对其进行黑帽操作如图3所示,突出了凹进的内容。

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