OpenCV笔记8——图像的形态学操作(腐蚀、膨胀、开操作、闭操作以及形态学梯度)

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；

1.腐蚀

1.1相关API

1.2实验代码

#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;
}

1.3运行结果

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2.膨胀

2.1相关API

2.2实验代码

    ....
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
	dilate(img_bin, img_result, kernel);
	imshow(Out_Window_Title, img_result);
	....

2.3运行结果

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3.开操作

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。

3.1相关API

3.2实验代码

    ...
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11));
	morphologyEx(img_bin, img_result, MORPH_OPEN, kernel);
	imshow(Out_Window_Title, img_result);
	...

3.3运行结果

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4.闭操作

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；

4.1实验代码

    ....
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11));
	morphologyEx(img_bin, img_result, MORPH_CLOSE, kernel);
	imshow(Out_Window_Title, img_result);
	....

4.2运行结果

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5.形态学梯度

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)

5.1实验代码

    ...
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11));
	morphologyEx(img, img_result, MORPH_GRADIENT, kernel);
	imshow(Out_Window_Title, img_result);
	....

5.2运行结果

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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