OpenCV探索之路（四）：膨脹、腐蝕、開閉運算

腐蝕和膨脹是最基本的形態學運算。

腐蝕和膨脹是針對白色部分（高亮部分）而言的。

膨脹就是對圖像高亮部分進行“領域擴張”，效果圖擁有比原圖更大的高亮區域；腐蝕是原圖中的高亮區域被蠶食，效果圖擁有比原圖更小的高亮區域。

膨脹

膨脹就是求局部最大值的操作，從圖像直觀看來，就是將圖像光亮部分放大，黑暗部分縮小。

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//膨脹
int main()
{
	Mat img = imread("lol1.jpg");
	namedWindow("原始圖", WINDOW_NORMAL);
	imshow("原始圖", img);
	Mat out;
	//獲取自定義核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); //第一個參數MORPH_RECT表示矩形的卷積核，當然還可以選擇橢圓形的、交叉型的
	//膨脹操作
	dilate(img, out, element);
	namedWindow("膨脹操作", WINDOW_NORMAL);
	imshow("膨脹操作", out);
	waitKey(0);

}

可以看到，圖像原來光亮的部分被放大了，黑暗的部分被縮小了。

腐蝕

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//腐蝕
int main()
{
	Mat img = imread("lol1.jpg");
	namedWindow("原始圖", WINDOW_NORMAL);
	imshow("原始圖", img);
	Mat out;
	//獲取自定義核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); //第一個參數MORPH_RECT表示矩形的卷積核，當然還可以選擇橢圓形的、交叉型的
	//腐蝕操作
	erode(img, out, element);
	namedWindow("腐蝕操作", WINDOW_NORMAL);
	imshow("腐蝕操作", out);
	waitKey(0);

}

可以看到，圖像原來黑暗的部分被放大了，明亮的部分被縮小了。

開運算：先腐蝕再膨脹，用來消除小物體

閉運算：先膨脹再腐蝕，用於排除小型黑洞

形態學梯度：就是膨脹圖與俯視圖之差，用於保留物體的邊緣輪廓。

頂帽：原圖像與開運算圖之差，用於分離比鄰近點亮一些的斑塊。

黑帽：閉運算與原圖像之差，用於分離比鄰近點暗一些的斑塊。

opencv里有一個很好的函數getStructuringElement，我們只要往這個函數傳相應的處理參數，就可以進行相應的操作了，使用起來非常方便。

下面列舉一下相應的操作宏定義。

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

//高級形態學處理
int main()
{
	Mat img = imread("lol1.jpg");
	namedWindow("原始圖", WINDOW_NORMAL);
	imshow("原始圖", img);
	Mat out;
	//獲取自定義核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); //第一個參數MORPH_RECT表示矩形的卷積核，當然還可以選擇橢圓形的、交叉型的
		
	//高級形態學處理，調用這個函數就可以了，具體要選擇哪種操作，就修改第三個參數就可以了。這里演示的是形態學梯度處理
	morphologyEx(img, out, MORPH_GRADIENT, element);
	namedWindow("形態學處理操作", WINDOW_NORMAL);
	imshow("形態學處理操作", out);
	waitKey(0);

}

形態學梯度處理

這個是頂帽運算的效果