OpenCV3.0 Examples学习笔记（17）-morphology2.cpp-erode，dilate，morphologyEx函数实现数学形态学变换
这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录
简介
Example运行截图
Example分析
Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
morphology2
.cpp
的分析。
这个示例主要演示了如何使用OpenCV完成数学形态学变换
。
示例涉及
erode，dilate，
morphologyEx等函数的使用
。
|
morphologyEx
morphologyEx函数利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行更加高级形态学变换，如开闭运算，形态学梯度，“顶帽”、“黑帽”等等。
函数原型：
CV_EXPORTS_W 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() );
参数说明：
src：
输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。图像位深应该为以下五种之一：CV_8U, C
V_16U,CV_16S, CV_32F 或CV_64F；
dst：
目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型；
op：
形态学运算的类型，可以是如下之一的标识符：
MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）；
MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）；
MORPH_GRADIENT -形态学梯度（Morphological gradient）；
MORPH_TOPHAT - “顶帽”（“Top hat”）；
MORPH_BLACKHAT - “黑帽”（“Black hat“）；
kernel：
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；
anchor ：
锚的位置，其有默认值（-1，-1），表示锚位于中心；
iterations ：
迭代使用函数的次数，默认值为1；
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_ CONSTA
NT；
borderValue ：
当边界为常数时的边界值，有默认值morphologyDefaultBorderValue()。
PS：自定义核流程
Mat element = getStructuringElement(element_shape, Size(3,3), Point(1, 1) );
morphologyEx(src, dst, MORPH_OPEN, element); |
|
getStructuringElement
getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素（内核矩阵）。
函数原型：
CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1));
参数说明：
shape：
表示内核的形状
MORPH_RECT，
矩形；
MORPH_CROSS，
交叉形；
MORPH_ELLIPSE，
椭圆形；
ksize：
内核的尺寸；
anchor ：锚点的位置。 |
|
erode
使用像素邻域内的局部极小运算符来腐蚀。
函数原型：
CV_EXPORTS_W void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
int borderType = BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );
参数说明：
src：
输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。图像通道的数量可以是任意的，但图像深
度应为CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或 CV_64F其中之一；
dst：
目标图像，需要和源图片有一样的尺寸和类型；
kernel：
操作的核。若为NULL时，表示的是使用参考点位于中心3x3的核，
我们一般使用函
数 getStructuringElement配合这个参数的使用
；
anchor ：锚的位置，其有默认值（-1，-1），表示锚位于中心；
iterations ：迭代使用函数的次数，默认值为1；
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_ CONSTA
NT；
borderValue ：当边界为常数时的边界值，有默认值morphologyDefaultBorderValue()。
|
|
dilate
使用像素邻域内的局部极大运算符来膨胀。
函数原型：
CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
int borderType = BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );
参数说明：
src：
输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。图像通道的数量可以是任意的，但图像深
度应为CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或 CV_64F其中之一；
dst：
目标图像，需要和源图片有一样的尺寸和类型；
kernel：
操作的核。若为NULL时，表示的是使用参考点位于中心3x3的核，
我们一般使用函
数 getStructuringElement配合这个参数的使用
；
anchor ：锚的位置，其有默认值（-1，-1），表示锚位于中心；
iterations ：迭代使用函数的次数，默认值为1；
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_ CONSTA
NT；
borderValue ：当边界为常数时的边界值，有默认值morphologyDefaultBorderValue()。 |
Example运行截图
|
Erode/Dilate
|
Open/Close
|
|
|
|
Example分析
1.声明变量
Mat src, dst;
int element_shape = MORPH_RECT;
//the address of variable which receives trackbar position update
int max_iters = 10;
int open_close_pos = 0;
int erode_dilate_pos = 0;
2.从命令行参数加载图像
char* filename = argc == 2 ? argv[1] : (char*)"../data/baboon.jpg";
if( (src = imread(filename,1)).empty() )
return -1;
3.创建预览窗口
namedWindow("Open/Close",1);
namedWindow("Erode/Dilate",1);
4.设置参数
open_close_pos = erode_dilate_pos = max_iters;
5.创建滑动条，用于交互操作设置参数
createTrackbar("iterations", "Open/Close",&open_close_pos,max_iters*2+1,OpenClose);
createTrackbar("iterations", "Erode/Dilate",&erode_dilate_pos,max_iters*2+1,ErodeDilate);
6.使用循环响应按键操作，用于设置核的类型
for(;;)
{
int c;
OpenClose(open_close_pos, 0);
ErodeDilate(erode_dilate_pos, 0);
c = waitKey(0);
if( (char)c == 27 )
break;
if( (char)c == 'e' )
element_shape = MORPH_ELLIPSE;
else if( (char)c == 'r' )
element_shape = MORPH_RECT;
else if( (char)c == 'c' )
element_shape = MORPH_CROSS;
else if( (char)c == ' ' )
element_shape = (element_shape + 1) % 3;
}
7.详细分析OpenClose
7.1.创建自定义核
int n = open_close_pos - max_iters;
int an = n > 0 ? n : -n;
Mat element = getStructuringElement(element_shape, Size(an*2+1, an*2+1), Point(an, an) );
7.2.调用
morphologyEx实现开/闭运算
if( n < 0 )
morphologyEx(src, dst, MORPH_OPEN, element);
else
morphologyEx(src, dst, MORPH_CLOSE, element);
7.3.显示预览图
imshow("Open/Close",dst);
8.详细分析ErodeDilate
8.1.创建自定义核
int n = erode_dilate_pos - max_iters;
int an = n > 0 ? n : -n;
Mat element = getStructuringElement(element_shape, Size(an*2+1, an*2+1), Point(an, an) );
8.2.调用
erode/dilate，实现腐蚀/膨胀运算
if( n < 0 )
erode(src, dst, element);
else
dilate(src, dst, element);
8.3.显示预览图
imshow("Erode/Dilate",dst);
Example代码
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
using namespace cv;
static void help()
{
printf("\nShow off image morphology: erosion, dialation, open and close\n"
"Call:\n morphology2 [image]\n"
"This program also shows use of rect, ellipse and cross kernels\n\n");
printf( "Hot keys: \n"
"\tESC - quit the program\n"
"\tr - use rectangle structuring element\n"
"\te - use elliptic structuring element\n"
"\tc - use cross-shaped structuring element\n"
"\tSPACE - loop through all the options\n" );
}
Mat src, dst;
int element_shape = MORPH_RECT;
//the address of variable which receives trackbar position update
int max_iters = 10;
int open_close_pos = 0;
int erode_dilate_pos = 0;
// callback function for open/close trackbar
static void OpenClose(int, void*)
{
int n = open_close_pos - max_iters;
int an = n > 0 ? n : -n;
Mat element = getStructuringElement(element_shape, Size(an*2+1, an*2+1), Point(an, an) );
if( n < 0 )
morphologyEx(src, dst, MORPH_OPEN, element);
else
morphologyEx(src, dst, MORPH_CLOSE, element);
imshow("Open/Close",dst);
}
// callback function for erode/dilate trackbar
static void ErodeDilate(int, void*)
{
int n = erode_dilate_pos - max_iters;
int an = n > 0 ? n : -n;
Mat element = getStructuringElement(element_shape, Size(an*2+1, an*2+1), Point(an, an) );
if( n < 0 )
erode(src, dst, element);
else
dilate(src, dst, element);
imshow("Erode/Dilate",dst);
}
int main( int argc, char** argv )
{
char* filename = argc == 2 ? argv[1] : (char*)"../data/baboon.jpg";
if( (src = imread(filename,1)).empty() )
return -1;
help();
//create windows for output images
namedWindow("Open/Close",1);
namedWindow("Erode/Dilate",1);
open_close_pos = erode_dilate_pos = max_iters;
createTrackbar("iterations", "Open/Close",&open_close_pos,max_iters*2+1,OpenClose);
createTrackbar("iterations", "Erode/Dilate",&erode_dilate_pos,max_iters*2+1,ErodeDilate);
for(;;)
{
int c;
OpenClose(open_close_pos, 0);
ErodeDilate(erode_dilate_pos, 0);
c = waitKey(0);
if( (char)c == 27 )
break;
if( (char)c == 'e' )
element_shape = MORPH_ELLIPSE;
else if( (char)c == 'r' )
element_shape = MORPH_RECT;
else if( (char)c == 'c' )
element_shape = MORPH_CROSS;
else if( (char)c == ' ' )
element_shape = (element_shape + 1) % 3;
}
return 0;
}
参考资料：
1.《
【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
》