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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;
}
(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。
