我一般是这样理解的:因为平时在处理二值化图像的时候都是以黑色作为背景,白色显示目标物体object,所以腐蚀和膨胀操作都是针对我们object的;
腐蚀:就是要用黑色的背景去慢慢侵蚀我们object的四周,使其直至完全变成黑色;
膨胀:使我们的object向四周膨胀变大,覆盖周边的黑色;
#include
#include
using namespace cv;
int main()
{
char *Input_Window_Title = "Src image Window";
char *Out_Window_Title = "Result image Window";
Mat img = imread("E:/open.jpg");//从指定路径加载图像
if (!img.data)//加载图像失败
{
printf("Fault to load image!\n\r");
return -1;
}
Mat img_gray,img_bin,img_result;
cvtColor(img, img_gray, CV_BGR2GRAY);//讲原图像转换为灰度图
threshold(img_gray, img_bin, 127, 255, THRESH_BINARY_INV);//二值化
imshow(Input_Window_Title, img_bin);
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));//
erode(img_bin, img_result, kernel);
imshow(Out_Window_Title, img_result);
waitKey(0);
return 0;
}
....
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
dilate(img_bin, img_result, kernel);
imshow(Out_Window_Title, img_result);
....
原理:先腐蚀,后膨胀!
二值图像中,开操作用来去除白色噪声点。
...
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11));
morphologyEx(img_bin, img_result, MORPH_OPEN, kernel);
imshow(Out_Window_Title, img_result);
...
原理:先膨胀,后腐蚀!
二值图像中,闭操作用来去除和背景相同的黑色噪声点;
API和开操作相同;
....
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11));
morphologyEx(img_bin, img_result, MORPH_CLOSE, kernel);
imshow(Out_Window_Title, img_result);
....
原理:形态学梯度(Morphological Gradient):为膨胀图与腐蚀图之差,数学表达式如下:
dst = morph_grad(src, kernel) = dilate(src, kernel) - erode(src, kernel)
...
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11));
morphologyEx(img, img_result, MORPH_GRADIENT, kernel);
imshow(Out_Window_Title, img_result);
....
关于形态学相关操作以及顶帽和黑帽参考下面的博客:
1.OpenCV学习笔记-顶帽、黑帽、形态学梯度
2.【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