OpenCV--形态学操作

图像形态学操作–基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学。

形态学有四个基本操作：膨胀、腐蚀、开、闭。

膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段。

膨胀与腐蚀都是对于高亮部分进行操作。

膨胀（dilation）

跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值来替换锚点的像素，其中B作为结构体可以是任意形状。

OpenCV提供的API：

Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1))//获取结构元素

void dilate(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue())

实例代码：

int elementSize = 3;
int maxSize = 21;
char output_win[] = "膨胀后：";
Mat src,dest;
void CallBackFun(int,void*);

//膨胀操作
void DilateOper(){
src = imread("1.png");
if(!src.data){
cout << "文件打开失败！" << endl;
return ;
}
namedWindow("膨胀前",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("膨胀前",src);

namedWindow(output_win,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//创建滚动条
createTrackbar("Size:",output_win,&elementSize,maxSize,CallBackFun);
CallBackFun(0,0);

cvWaitKey();
}

void CallBackFun(int,void*){
int s = elementSize*2+1;
/*
getStructuringElement:
第一个参数：选择结构元素的形状
MORPH_RECT - a rectangular structuring element;
MORPH_ELLIPSE - an elliptic structuring element;
MORPH_CROSS - a cross-shaped structuring element;
CV_SHAPE_CUSTOM - custom structuring element.
*/
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(s,s),Point(-1,-1));

/*
void dilate(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() )
*/
dilate(src,dest,kernel);
imshow(output_win,dest);

return;
}

处理结果：

腐蚀

腐蚀操作和膨胀操作的过程类似，唯一不同的是一最小值替换锚点重叠下图像的像素值。

OpenCV提供的API：

void erode(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue())

实例代码：

//腐蚀操作
void ErodeOper(){
src = imread("1.png");
if(!src.data){
cout << "文件打开失败！" << endl;
return ;
}
namedWindow("腐蚀前",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("腐蚀前",src);

namedWindow(output_win,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//创建滚动条
createTrackbar("Size:",output_win,&elementSize,maxSize,CallBackFun);
CallBackFun(0,0);

cvWaitKey();
}

void CallBackFun(int,void*){
int s = elementSize*2+1;
/*
getStructuringElement:
第一个参数：选择结构元素的形状
MORPH_RECT - a rectangular structuring element;
MORPH_ELLIPSE - an elliptic structuring element;
MORPH_CROSS - a cross-shaped structuring element;
CV_SHAPE_CUSTOM - custom structuring element.
*/
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(s,s),Point(-1,-1));

/*
void erode(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() )
*/
erode(src,dest,kernel);
imshow(output_win,dest);

return;
}

处理结果：



很好的消除了小白点的干扰，但是主体还是有损失。

开操作

先腐蚀后膨胀

在上面的腐蚀操作中，使用腐蚀虽然使早点消失，但是也使主体损失，这时我们可以再使用膨胀进行弥补。这一过程就是开操作。

OpenCV提供的API:

void morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue())
/*
部分参数介绍：
op：选择使用什么形态学操作
MORPH_OPEN - 开操作
MORPH_CLOSE - 闭操作
MORPH_GRADIENT - 形态学梯度
MORPH_TOPHAT - 顶帽
MORPH_BLACKHAT - 黑帽
MORPH_HITMISS - 击中与击不中
*/

实例代码：

void OpenOper(){
src = imread("1.png");
if(!src.data){
cout << "文件打开失败！" << endl;
return ;
}
namedWindow("开操作前",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("开操作前",src);

//创建结构元素
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(7,7),Point(-1,-1));
//执行开操作
morphologyEx(src,dest,MORPH_OPEN,kernel);

namedWindow("开操作后",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("开操作后",dest);

cvWaitKey();
}

处理结果：



很好的消除了噪点，也使主体损失小。

闭操作

先膨胀后腐蚀

代码几乎相同，只是改动一个参数罢了。

处理结果：

形态学梯度

膨胀减去腐蚀



又被称为基本梯度。（其他还包括内部梯度、外部梯度、方向梯度）

实例代码：

//基本梯度
void BasicMorphologicalGradient(){
src = imread("1.png");
if(!src.data){
cout << "文件打开失败！" << endl;
return ;
}
namedWindow("原图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("原图像",src);

//膨胀操作
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(11,11),Point(-1,-1));
dilate(src,dest,kernel);
namedWindow("膨胀操作",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("膨胀操作",dest);

//腐蚀操作
erode(src,dest,kernel);
namedWindow("腐蚀操作",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("腐蚀操作",dest);

//基本梯度操作
morphologyEx(src,dest,MORPH_GRADIENT,kernel);
namedWindow("基本梯度操作",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("基本梯度操作",dest);

cvWaitKey();
}

处理结果：

顶帽

顶帽是原图像与开操作之间的差值图像。

实例代码：

void TopHat(){
src = imread("1.png");
if(!src.data){
cout << "文件打开失败！" << endl;
return ;
}
namedWindow("原图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("原图像",src);

//创建结构元素
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(7,7),Point(-1,-1));
//执行开操作
morphologyEx(src,dest,MORPH_OPEN,kernel);

namedWindow("开操作后",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("开操作后",dest);

//顶帽
morphologyEx(src,dest,MORPH_TOPHAT,kernel);
namedWindow("顶帽",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("顶帽",dest);

cvWaitKey();
}

处理结果：

黑帽

黑帽是闭操作减去原图像

void BlackHat(){
src = imread("2.png");
if(!src.data){
cout << "文件打开失败！" << endl;
return ;
}
namedWindow("原图像",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("原图像",src);

//创建结构元素
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(7,7),Point(-1,-1));
//执行开操作
morphologyEx(src,dest,MORPH_CLOSE,kernel);

namedWindow("闭操作后",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("闭操作后",dest);

//黑帽
morphologyEx(src,dest,MORPH_BLACKHAT,kernel);
namedWindow("黑帽",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("黑帽",dest);

cvWaitKey();
}

处理结果：