6.RV1126-OPENCV 形态学基础膨胀及腐蚀
一.膨胀
1.膨胀原理
膨胀的本质就是通过微积分的转换,将图像A和图形B进行卷积操作合并成一个A+B图像。核就是指任意的形状或者大小的图形B。例如下图,将核(也就是图形B)通过微积分卷积,和图像A合并成一个图像A+B。
2.特点
- 图像就会更加明亮
- 图像就会更加粗糙
如下图所示:
3.膨胀的API
- 处理图像膨胀的API:void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, const Scalar&borderValue )
第一个参数:src 的类型是 InputArray,它指的是输入图像,它可以是 Mat 类的数据。图像的通道数可以是任意数,但是图像的深度一般是 CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F,CV_64F
第二个参数:dst 的类型是 OutputArray,它指的是目标图像(输出图像),值得注意的是输出图像的尺寸、类型要和输入图像是一致的。
第三个参数:InputArray 类型的 kernel,膨胀操作的核(可以理解为输入图形B)。当这个值为 NULL 的时候,表示使用的核参考点默认是 3*3。这个参数通常会配合 getStructingElement 参数的使用(这个参数的使用,下面我会详细说到)。
第四个参数:Point 类型的 anchor,描点的位置,默认是(-1,-1),表示中心位置。
第五个参数:int 类型的迭代次数,默认是 1
第六个参数:int 类型的 borderType,这个类型用于推断图像外部的边界模式,用的最多的是 BORDER_DEFAULT
下面是常用的几种边框模式(这几种相对比较常用,其他的用的很少)
BORDER_CONSTANT:用指定的像素填充边框
BORDER_REPLICATE:用已知的边缘像素来填充边框
BORDER_WRAP:用另一边的像素来补偿填充
BORDER_DEFAULT:默认模式画边框
BORDER_TRANSPANT: 用透明的方式画框
第七个参数:const Scalar 类型的 borderType,一般不用填写,因为这个 API 已经有了默认值 morphologyDefaultBorderValue()
- 获取核(图形B)的API: CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1));
第一个参数:表示内核的形状(就是图形B是以什么形状放在图像A上的),这里包括了:矩形(MORPH_RECT)、交叉形(MORPH_CROSS)、椭圆形(MORPH_ELLIPSE),常用的内核形状是矩形
第二个参数:内核的尺寸
第三个参数:锚点的位置,默认值 Point(-1,-1),表示的是位于中心点
4. 代码实战:实现图像膨胀功能
(1)功能实现的步骤:imread 读取图片、使用 cvtColor 对图片进行灰度操作、使用 getStructingElement 获取卷积层(也就是获取图形B)、使用 dilate 对图片进行膨胀(将A和B合并)、imwrite 保存图片。流程图如下:
(2)代码如下:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat testImage = imread("zjl.jpg");//读取图片if(testImage.empty()){printf("read testImage failed....\n");}Mat vertical_structure = getStructuringElement(MORPH_CROSS, Size(20,20));//创建一个20*20的十字形结构元素dilate(testImage, testImage, vertical_structure);//膨胀操作,testImage为输入图像,testImage为输出图像,vertical_structure为核imwrite("zjl1.jpg", testImage);//保存图片return 0;
}
(3)效果如下:上图是MORPH_CROSS(十字交叉的核),下图是MORPH_RECT(矩形核)效果图。
二.腐蚀
1.腐蚀原理
原理和膨胀一样,腐蚀就是膨胀的反向操作,膨胀是把图像图像变大,而腐蚀就是把图像变小。
2.特点
- 图像更加细小
- 黑暗背景部分会更加大
3.腐蚀的API
- 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() );
第一个参数:src 的类型是 InputArray,它指的是输入图像,它可以是 Mat 类的数据。图像的通道数可以是任意数,但是图像的深度一般是 CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F,CV_64F
第二个参数:dst 的类型是 OutputArray,它指的是目标图像(输出图像),值得注意的是输出图像的尺寸、类型要和输入图像是一致的。
第三个参数:InputArray 类型的 kernel,膨胀操作的核。当这个值为 NULL 的时候,表示使用的核参考点默认是 3*3。这个参数通常会配合 getStructingElement 参数的使用(这个参数的使用,下面我会详细说到)。
第四个参数:Point 类型的 anchor,描点的位置,默认是(-1,-1),表示中心位置。
第五个参数:int 类型的迭代次数,默认是 1
第六个参数:int 类型的 borderType,这个类型用于推断图像外部的边界模式,它的默认值是 BORDER_DEFAULT
第七个参数:const Scalar 类型的 borderType,一般不用填写,因为这个 API 已经有了默认值 morphologyDefaultBorderValue()
- CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1));
第一个参数:表示内核的形状,这里包括了:矩形(MORPH_RECT)、交叉(MORPH_CROSS)、椭圆形(MORPH_ELLIPSE)
第二个参数:内核的尺寸
第三个参数:锚点的位置,默认值 Point(-1,-1),表示的是位于中心点
4.代码实战:实现图像腐蚀功能
(1)功能实现的步骤:imread 读取图片、使用 cvtColor 对图片进行灰度操作、使用 getStructingElement 获取卷积层(也就是获取图形B)、使用 erode 对图片进行腐蚀、imwrite 保存图片。流程图如下:
(2)代码如下:
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat testImage = imread("zjl.jpg");//读取图片if(testImage.empty()){printf("could not load image.....\n");return -1;}Mat vertical_structure = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15,15));//获取核图形erode(testImage, testImage, vertical_structure);//腐蚀操作imwrite("zjl2.jpg", testImage);//保存图片return 0;
}