Opencv基础入门笔记10
Opencv基础入门笔记10：形态学操作
上一节我们已经知道形态学操作包括基本的腐蚀膨胀，及开闭运算，那还有其他什么形态学操作呢
基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、形态学梯度、顶帽黑帽变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。本节笔记复习基本的开闭运算，顶帽黑帽运算。
补充上一节内容：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。
1.类型介绍
1.开运算
开运算就是先腐蚀后膨胀，效果：去除小的对象，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。（假设前景就是对象）
2.闭运算
闭运算就是先膨胀后腐蚀，效果：可以填充小的hole（fillhole），连接邻近物体和平滑边界的作用（假设对象是前景色，背景是黑色）
3.形态学梯度
对图片分别进行腐蚀，膨胀，然后用膨胀得到的图片减去腐蚀得到的图片，得形态学梯度图片，又叫基本梯度；效果：提取想要的特征，用于过滤
ps：其他的包括方向梯度，内部梯度等，没有相关API，但是可以自己实现
4.顶帽
原图像与作了开运算后的图片之间相差的图像；效果：提取想要的特征
5.黑帽
原图像与作了闭运算后的图片之间相差的图像；效果：提取想要的特征
2.相关AP（morphologyEx）
void morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), intiterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() )
1.输入的图像；
2.输出的图像；
3.形态学操作的方法，如顶帽；
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。如果设置5*5的即：Mat(5, 5, CV_8U)
5.kernel的anchor，锚点，默认是（-1，-1），中心锚点
6.迭代次数，默认是1，进行这个操作几次
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。
8.const Scalar&类型的borderValue，当边界为常数时的边界值，有默认值morphologyDefaultBorderValue()
3.代码演示相关操作
int Opt = 0,腐蚀 ,MORPH_ERODE
int Opt = 1，膨胀,MORPH_DILATE
int Opt = 2，开运算,MORPH_OPEN
int Opt = 3，闭运算,MORPH_CLOSE
int Opt = 4，形态学梯度,MORPH_GRADIENT
int Opt = 5，黑帽,MORPH_BLACKHAT
int Opt = 6，顶帽,MORPH_TOPHAT
用5*5的kernel，创建滑动条事件演示如下
腐蚀
膨胀
开运算
闭运算
形态学梯度
黑帽
顶帽
// Opencv 文件.cpp :
#include "pch.h"
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int Opt = 1;
int max_opt = 6;
void Callback_demo(int, void*);
Mat dst;
Mat src1;
char OUTPUT_WIN[] = "output_image";
int main()
{
src1 = imread("E:\\360downloads\\hl.png");
if (!src1.data) {//!src.data与src.empty()一样；
printf("failure to load the image1 ");
return -1;
}
namedWindow(OUTPUT_WIN, WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("src1", src1);
//
createTrackbar("Opt", OUTPUT_WIN, &Opt, max_opt, Callback_demo);
Callback_demo(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void Callback_demo(int, void*) {
//定义一个卷积核，kernel 的shape;
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5), Point(-1, -1));//这里用MORPH_RECT,不用MORPH_CROSS
//进行形态学操作
morphologyEx(src1, dst, Opt, kernel, Point(-1, -1), 1, 0);
imshow(OUTPUT_WIN, dst);
return;
}
ps:这里只进行了简单的演示，没有二值化