【opencv 450 Image Processing】Eroding and Dilating腐蚀和膨胀
Goal
在本教程中，您将学习如何：
应用两个非常常见的形态算子：侵蚀和膨胀。 为此，您将使用以下 OpenCV 函数：
- cv::erode 腐蚀
- cv::dilate 膨胀
笔记
下面的解释属于 Bradski 和 Kaehler 的《Learning OpenCV》一书。
Morphological Operations
形态学运算
- 简而言之：一组基于形状处理图像的操作。 形态学操作将结构元素应用于输入图像并生成输出图像。
- 最基本的形态学运算是：腐蚀和膨胀。 它们具有广泛的用途，即：
去除噪音
隔离单个元素并连接图像中的不同元素。
查找图像中的强度凹凸或孔洞
- Removing noise
- Isolation of individual elements and joining disparate elements in an image.
- Finding of intensity bumps or holes in an image
- 我们将以下图为例简要说明膨胀和腐蚀：
Dilation 膨胀
此操作包括将图像 A 与一些内核 (B) 进行卷积，该内核可以具有任何形状或大小，通常是正方形或圆形。
内核 B 有一个定义的锚点，通常是内核的中心。
当内核 B 在图像上扫描时，我们计算与 B 重叠的最大像素值，并将锚点位置的图像像素替换为该最大值。 正如您可以推断的那样，这种最大化操作会导致图像中的明亮区域“增长”（因此称为膨胀）。
膨胀运算为：
以上图为例。 应用膨胀我们可以得到：
字母的明亮区域在背景的黑色区域周围扩大。
Erosion 腐蚀
这个操作是dilation膨胀的姐妹。 它计算给定内核区域的局部最小值。
当内核 B 在图像上扫描时，我们计算与 B 重叠的最小像素值，并用该最小值替换锚点下的图像像素。
腐蚀操作为：
类似于膨胀的例子，我们可以将腐蚀算子应用于原始图像（如上所示）。 您可以在下面的结果中看到图像的明亮区域变得更薄，而暗区域变得更大。
Code
他的教程代码如下所示。 你也可以在这里下载 here https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/cpp/tutorial_code/ImgProc/Morphology_1.cpp
/**
* @file Morphology_1.cpp
* @brief Erosion腐蚀 and Dilation膨胀 sample code
* @author OpenCV team
*/
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include
using namespace cv;
using namespace std;
/// 全局变量
Mat src, erosion_dst, dilation_dst;
int erosion_elem = 0;
int erosion_size = 0;//腐蚀尺寸
int dilation_elem = 0;
int dilation_size = 0;//膨胀尺寸
int const max_elem = 2;
int const max_kernel_size = 21;
/** Function Headers */
void Erosion( int, void* );
void Dilation( int, void* );
/**
* @function main
*/
int main( int argc, char** argv )
{
/// 加载图像 Load an image
CommandLineParser parser( argc, argv, "{@input | LinuxLogo.jpg | input image}" );
src = imread( samples::findFile( parser.get( "@input" ) ), IMREAD_COLOR );//读取彩色图像
if( src.empty() )
{
cout << "无法打开或找不到图像！\n" << endl;
cout << "Usage: " << argv[0] << " " << endl;
return -1;
}
/// 创建窗口
namedWindow( "Erosion Demo", WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( "Dilation Demo", WINDOW_AUTOSIZE );
moveWindow( "Dilation Demo", src.cols, 0 );//向右移动膨胀demo窗口
/// 创建腐蚀元素滑动条，回调函数Erosion Create Erosion Trackbar
createTrackbar( "Element:\n 0: Rect \n 1: Cross \n 2: Ellipse", "Erosion Demo",
&erosion_elem, max_elem,
Erosion );// 关联值 erosion_elem
//腐蚀内核尺寸滑动条，回调函数Erosion
createTrackbar( "Kernel size:\n 2n +1", "Erosion Demo",
&erosion_size, max_kernel_size,
Erosion );// 关联值 erosion_size
/// 创建膨胀元素滑动条 回调函数Dilation Create Dilation Trackbar
createTrackbar( "Element:\n 0: Rect \n 1: Cross \n 2: Ellipse", "Dilation Demo",
&dilation_elem, max_elem,
Dilation );// 关联值dilation_elem
//膨胀内核尺寸滑动条，回调函数Dilation
createTrackbar( "Kernel size:\n 2n +1", "Dilation Demo",
&dilation_size, max_kernel_size,
Dilation );// 关联值dilation_size
/// 默认开始Default start
Erosion( 0, 0 );
Dilation( 0, 0 );
waitKey(0);
return 0;
}
//![erosion]
/**
* @function 腐蚀Erosion
*/
void Erosion( int, void* )
{
int erosion_type = 0;//腐蚀类型 默认0
if( erosion_elem == 0 ){ erosion_type = MORPH_RECT; }
else if( erosion_elem == 1 ){ erosion_type = MORPH_CROSS; }
else if( erosion_elem == 2) { erosion_type = MORPH_ELLIPSE; }
//![kernel]
Mat element = getStructuringElement( erosion_type,
Size( 2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1 ),
Point( erosion_size, erosion_size ) );//腐蚀内核矩阵
//![kernel]
/// 应用腐蚀操作 Apply the erosion operation
erode( src, erosion_dst, element );
imshow( "Erosion Demo", erosion_dst );
}
//![erosion]
//![dilation]
/**
* @function 膨胀Dilation
*/
void Dilation( int, void* )
{
int dilation_type = 0;
if( dilation_elem == 0 ){ dilation_type = MORPH_RECT; }
else if( dilation_elem == 1 ){ dilation_type = MORPH_CROSS; }
else if( dilation_elem == 2) { dilation_type = MORPH_ELLIPSE; }
Mat element = getStructuringElement( dilation_type,
Size( 2*dilation_size + 1, 2*dilation_size+1 ),
Point( dilation_size, dilation_size ) );//膨胀内核矩阵
///应用膨胀操作 Apply the dilation operation
dilate( src, dilation_dst, element );
imshow( "Dilation Demo", dilation_dst );
}
//![dilation] Explanation
此处显示的大部分材料都是微不足道的（如果您有任何疑问，请参阅前面部分的教程）。 让我们检查一下 C++ 程序的一般结构：
int main( int argc, char** argv )
{
CommandLineParser parser( argc, argv, "{@input | LinuxLogo.jpg | input image}" );
src = imread( samples::findFile( parser.get( "@input" ) ), IMREAD_COLOR );
if( src.empty() )
{
cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;
cout << "Usage: " << argv[0] << " " << endl;
return -1;
}
namedWindow( "Erosion Demo", WINDOW_AUTOSIZE );
namedWindow( "Dilation Demo", WINDOW_AUTOSIZE );
moveWindow( "Dilation Demo", src.cols, 0 );
createTrackbar( "Element:\n 0: Rect \n 1: Cross \n 2: Ellipse", "Erosion Demo",
&erosion_elem, max_elem,
Erosion );
createTrackbar( "Kernel size:\n 2n +1", "Erosion Demo",
&erosion_size, max_kernel_size,
Erosion );
createTrackbar( "Element:\n 0: Rect \n 1: Cross \n 2: Ellipse", "Dilation Demo",
&dilation_elem, max_elem,
Dilation );
createTrackbar( "Kernel size:\n 2n +1", "Dilation Demo",
&dilation_size, max_kernel_size,
Dilation );
Erosion( 0, 0 );
Dilation( 0, 0 );
waitKey(0);
return 0;
} - 加载图像（可以是 BGR 或灰度）
- 创建两个窗口（一个用于扩张输出，另一个用于侵蚀）
- 为每个操作创建一组两个 Trackbar：
第一个滑动条“元素”返回erosion_elem 或dilation_elem
第二个滑动条“内核大小”返回对应操作的侵蚀内核尺寸大小或膨胀大小。
- 调用一次腐蚀和膨胀来显示初始图像。
每次我们移动任何滑块时，都会调用用户的函数 Erosion 或 Dilation，它会根据当前的轨迹栏值更新输出图像。
我们来分析这两个函数：
The erosion function 腐蚀函数
void Erosion( int, void* )
{
int erosion_type = 0;
if( erosion_elem == 0 ){ erosion_type = MORPH_RECT; }
else if( erosion_elem == 1 ){ erosion_type = MORPH_CROSS; }
else if( erosion_elem == 2) { erosion_type = MORPH_ELLIPSE; }
Mat element = getStructuringElement( erosion_type,
Size( 2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1 ),
Point( erosion_size, erosion_size ) );//获取内核
erode( src, erosion_dst, element );
imshow( "Erosion Demo", erosion_dst );
}执行腐蚀操作的函数是 cv::erode 。 正如我们所见，它接收三个参数：
src：源图像
erosion_dst：输出图像
element：这是我们将用来执行操作的内核。 如果我们不指定，则默认为简单的 3x3 矩阵。 否则，我们可以指定它的形状。 为此，我们需要使用函数 cv::getStructuringElement ：
Mat element = getStructuringElement( erosion_type,
Size( 2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1 ),
Point( erosion_size, erosion_size ) );
我们可以为内核选择三种形状中的任何一种：
矩形框：MORPH_RECT
交叉：MORPH_CROSS
椭圆：MORPH_ELLIPSE
然后，我们只需要指定内核的大小和锚点。 如果未指定，则假定它位于中心。
就这些。 我们准备好对我们的图像进行侵蚀。
The dilation function 膨胀函数
代码如下。 如您所见，它与侵蚀的代码片段完全相似。 在这里，我们还可以选择定义我们的内核、它的锚点和要使用的运算符的大小。
void Dilation( int, void* )
{
int dilation_type = 0;
if( dilation_elem == 0 ){ dilation_type = MORPH_RECT; }
else if( dilation_elem == 1 ){ dilation_type = MORPH_CROSS; }
else if( dilation_elem == 2) { dilation_type = MORPH_ELLIPSE; }
Mat element = getStructuringElement( dilation_type,
Size( 2*dilation_size + 1, 2*dilation_size+1 ),
Point( dilation_size, dilation_size ) );
dilate( src, dilation_dst, element );
imshow( "Dilation Demo", dilation_dst );
}笔记
此外，还有更多参数允许您一次执行多个腐蚀/膨胀（迭代），还可以设置边框类型和值。 但是，我们没有在这个简单的教程中使用这些。 您可以查看参考以获取更多详细信息。
Results
编译上面的代码并使用图像作为参数执行它（或者如果使用 python，则运行脚本）。 如果您不提供图像作为参数，则将使用默认示例图像 (LinuxLogo.jpg)。
例如，使用此图像：
我们得到下面的结果。 改变 Trackbars 中的索引自然会给出不同的输出图像。 试试看！ 您甚至可以尝试添加第三个 Trackbar 来控制迭代次数。
（取决于编程语言，输出可能略有不同或只有 1 个窗口）