OpenCV學習(10) 圖像的腐蝕與膨脹(1)

建議大家看看網絡視頻教程：http://www.opencvchina.com/thread-886-1-1.html 

 

腐蝕與膨脹都是針對灰度圖的形態學操作，比如下面的一副16*16的灰度圖。

它每個像素對應的值為(每個像素值范圍都在0-255之間)為：

      我們定義一個5*5的結構元素，該結構元素用5*5的矩陣表示，其中為1的單元，表示該單元在結構元素中有效，另外還定義一個錨點，坐標為(2,2)，在單元格中用藍色表示。

腐蝕/膨脹的操作就是用結構元素的錨點位置對齊圖像的像素，然后從左上角的第一個像素滑動到右下角的最后一個像素。

在滑動到每個像素時，結構元素中為1的各個坐標格子會與相應的像素對齊。比如滑動到第一個像素時，如下圖所示：

此時,原圖像中對齊的格子，如下圖所示。

       腐蝕操作就是取其中的最小值，代替原素像素值，即image(0,0)的像素值為min(0,1,2,16,32)=0，而膨脹操作則相反，是取最大值代替原像素，即image(0,0)=max(0,1,2,16,32)=32。

下面我們再看一個例子，當結構元素滑動到image(4,4 ) 位置時候，圖像的腐蝕膨脹操作：

      此時，結構元素對齊的像素如下圖所示，對於腐蝕操作，此時image(4,4)應該等於min(36,52,66,67,68,69,70,84,100)=36,而膨脹操作，則是image(4,4)等於max(36,52,66,67,68,69,70,84,100)=100。

需要注意下面的一種情況：

結構元素如下圖所示，仍是5*5的十字形狀，但錨點位置在(3,3)，此時當結構元素在圖像中滑動時候，會有一些特殊情況需要注意。

比如滑動到圖像的(0,0)位置時，結構元素中為1的單元格和圖像沒有交叉的格子，此時按我的理解，應該保持像素的值不變，但opencv中卻不是這樣，當腐蝕時，此時(0,0)位置像素值為255，當膨脹時，(0,0)位置像素值為0。

下面是我寫的簡單的腐蝕膨脹函數代碼：

cv::Mat gMophEx::Erode(cv::Mat& img,  cv::Mat  kernel, cv::Point anchor)
    {
    cv::Mat tmpImg;
    img.copyTo(tmpImg);
    int i, j, m, n;
    uchar* p;
    for(i=0; i<img.rows; i++)
        {
        p = tmpImg.ptr<uchar>(i);
        for(j=0; j<img.cols; j++)
            {
            int min = 100000;
            for(m = 0; m < kernel.rows; m++)
                {
                for(n=0; n <kernel.cols; n++)
                    {
                    if(kernel.data[m*kernel.cols+n]==1)
                        {
                        //printf("i=%d, j=%d, m=%d,n=%d,tt1=%d, tt2=%d, tt3=%d\n",i,j,m,n,j+n-anchor.y,i + m - anchor.x,(i + m - anchor.x)*img.cols + j+n-anchor.y);
                        if(j+n-anchor.x < 0 || j+n-anchor.y >=img.cols || i + m - anchor.x < 0 || i + m - anchor.x >= img.rows)
                            continue;
                        //printf("%d \n",img.data[(i + m - anchor.x)*img.cols + j+n-anchor.y]);
                        if(img.data[(i + m - anchor.x)*img.cols + j+n-anchor.y]<min)
                            min = img.data[(i + m - anchor.x)*img.cols + j+n-anchor.y];
                        }
                    }
                }

            if (min < 256)
                {
                p[j] = min;
                }
            else if(min==100000)
                {
                p[j] = 255; //opencv結果是這樣，當腐蝕時候，當前像素找不到相應的點，賦予最大值
                }

            }
        }
    return tmpImg;
    }

cv::Mat gMophEx::Dilate(cv::Mat& img,  cv::Mat  kernel, cv::Point anchor)
    {
    cv::Mat tmpImg;
    img.copyTo(tmpImg);
    int i, j, m, n;
    uchar* p;
    for(i=0; i<img.rows; i++)
        {
        p = tmpImg.ptr<uchar>(i);
        for(j=0; j<img.cols; j++)
            {
            int max=-1;
            for(m = 0; m < kernel.rows; m++)
                {
                for(n=0; n <kernel.cols; n++)
                    {
                    if(kernel.data[m*kernel.cols+n]==1)
                        {
                        //printf("i=%d, j=%d, m=%d,n=%d, tt=%d\n",i,j,m,n,(i + m - anchor.x)*img.cols + j+n-anchor.y);
                        if(j+n-anchor.y < 0 || j+n-anchor.y >=img.cols || i + m - anchor.x < 0 || i + m - anchor.x >= img.rows)
                            continue;
                        //printf("%d \n",img.data[(i + m - anchor.x)*img.cols + j+n-anchor.y]);
                        if(img.data[(i + m - anchor.x)*img.cols + j+n-anchor.y]>max)
                            max = img.data[(i + m - anchor.x)*img.cols + j+n-anchor.y];
                        }
                    }
                }

            if (max >= 0)
                {
                p[j] = max;
                }
            else if(max == -1)
                {
                p[j] = 0;
                }
            //PrintMat(tmpImg);
            }
        }
    return tmpImg;
    }

最后我們對圖像進行腐蝕操作，得到新的圖像像素值為：

膨脹操作后的像素值為：

程序代碼： 工程FirstOpenCV4