opencv再學習之路（三）---形態學操作

1. 腐蝕和膨脹

　　腐蝕和膨脹是最基本的形態學操作，腐蝕和膨脹都是針對白色部分（高亮部分）而言的。

膨脹就是使圖像中高亮部分擴張，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。膨脹是求局部最大值的操作，腐蝕是求局部最小值的操作。

膨脹與腐蝕能實現多種多樣的功能，主要如下：

• 消除噪聲
• 分割(isolate)出獨立的圖像元素，在圖像中連接(join)相鄰的元素。
• 尋找圖像中的明顯的極大值區域或極小值區域
• 求出圖像的梯度

#include"stdafx.h"
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<iostream>
#include<Windows.h>
#include<time.h>

using namespace std;
using namespace cv;

// 常見數據結構使用方法
int main()
{
    Mat img = imread("1.jpg");
    namedWindow("原始圖",WINDOW_NORMAL);
    imshow("原始圖",img);

    // 膨脹操作

    Mat out1;
    // 獲取自定義核
    Mat element1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5,5));  // 第一個參數表示矩形的卷積核，還可以選擇圓形的和交叉型的
    dilate(img, out1, element1);
    namedWindow("膨脹操作",WINDOW_NORMAL);
    imshow("膨脹操作",out1);

    // 腐蝕操作

    Mat out2;
    // 獲取自定義核
    Mat element2 = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5));  //  第一個參數表示矩形的卷積核，還可以選擇圓形的和交叉型的
    erode(img,out2,element2);
    namedWindow("腐蝕操作",WINDOW_NORMAL);
    imshow("腐蝕操作",out2);

    waitKey(0);
    return 0;

}

2. 進階操作

(1).腐蝕 
　　結構A被結構B腐蝕的定義為， 

　　  A⨀B={z|(B)z⊆A}A⨀B={z|(B)z⊆A}

　　可以理解為，移動結構B，如果結構B與結構A的交集完全屬於結構A的區域內，則保存該位置點，所有滿足條件的點構成結構A被結構B腐蝕的結果。 （最上面那個綠色方框應該沒有）

                                               

(2).膨脹 
　　結構A被結構B膨脹的定義為， 

 　　A⨁B={z|(B^)z⋂A≠∅}A⨁B={z|(B^)z⋂A≠∅}

　　可以理解為，將結構B在結構A上進行卷積操作，如果移動結構B的過程中，與結構A存在重疊區域，則記錄該位置，所有移動結構B與結構A存在交集的位置的集合為結構A在結構B作用下的膨脹結果。 
　　圖示中紅色框內的區域表示結構A在結構B的作用下膨脹的結果。

　　這里有另外一個例子：

(3).開操作 

　　先腐蝕后膨脹的操作稱之為開操作。它具有消除細小物體，在纖細處分離物體和平滑較大物體邊界的作用。 采用上圖的結構B對原件進行開操作，

(4).閉操作 

　　先膨脹后腐蝕的操作稱之為閉操作。它具有填充物體內細小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用。 采用上圖的結構對原件進行閉操作， 

 

3. 高級操作

(1). 頂帽運算

 　　為原圖像與上文剛剛介紹的“開運算“的結果圖之差，數學表達式如下：

　　因為開運算帶來的結果是放大了裂縫或者局部低亮度的區域，因此，從原圖中減去開運算后的圖，得到的效果圖突出了比原圖輪廓周圍的區域更明亮的區域，且這一操作和選擇的核的大小相關。

　　頂帽運算往往用來分離比鄰近點亮一些的斑塊。當一幅圖像具有大幅的背景的時候，而微小物品比較有規律的情況下，可以使用頂帽運算進行背景提取。

(2). 黑帽運算

       為”閉運算“的結果圖與原圖像之差。數學表達式為：

　　

　　黑帽運算后的效果圖突出了比原圖輪廓周圍的區域更暗的區域，且這一操作和選擇的核的大小相關。

　　黑帽運算用來分離比鄰近點暗一些的斑塊。

(3).  一些形態學操作的宏定義

 

#include"stdafx.h"
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<iostream>
#include<Windows.h>
#include<time.h>

using namespace std;
using namespace cv;


int main()
{
    Mat img = imread("1.jpg");
    namedWindow("原始圖",WINDOW_NORMAL);
    imshow("原始圖",img);

    // 高級形態學操作

    Mat out;
    // 獲取自定義核
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5,5));  // 第一個參數表示矩形的卷積核，還可以選擇圓形的和交叉型的
    morphologyEx(img, out, MORPH_GRADIENT, element);              // 各種形態學操作都可用此函數，具體使用什么操作取決於第三個參數，這里是形態學梯度操作。
    namedWindow("梯度操作",WINDOW_NORMAL);
    imshow("梯度操作",out);

    waitKey(0);
    return 0;

}