opencv-形态处理

全栈程序员-用户IM • 2022年1月10日下午1:00 • 未分类

大家好，又见面了，我是全栈君，今天给大家准备了Idea注册码。

开运算 (Opening)

原理摘自：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/opening_closing_hats/opening_closing_hats.html
开运算是通过先对图像腐蚀再膨胀实现的。
可以排除小团块物体(如果物体较背景明亮)
请看以下。左图是原图像，右图是採用开运算转换之后的结果图。

观察发现字母拐弯处的白色空间消失。

闭运算(Closing)

闭运算是通过先对图像膨胀再腐蚀实现的。
可以排除小型黑洞(黑色区域)。

形态梯度(Morphological Gradient)

膨胀图与腐蚀图之差

$dst = morph_{grad}( src, element ) = dilate( src, element ) - erode( src, element )$
可以保留物体的边缘轮廓，例如以下所看到的:

顶帽(Top Hat)

原图像与开运算结果图之差

黑帽(Black Hat)

闭运算结果图与原图像之差
代码：

// ConsoleApplication3_6_23.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;Mat src,dst;int pro_elem = 0;int pro_size = 0;int pro_operator = 0;const int max_elem = 2;const int max_size = 21;const int max_operator = 4;char* windowName = "Demo";void Image_pro(int,void*);int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){	src = imread("hwl.jpg");	if(!src.data)		return -1;	namedWindow(windowName,CV_WINDOW_AUTOSIZE);	createTrackbar("Operator:\n 0:opening-1:closing-2:gradient-3:Top Hat-4:	Black Hat",		windowName,&pro_operator,max_operator,Image_pro);	createTrackbar("Element:\n 0:Rect-1:Cross-2:Ellipse",		windowName,&pro_elem,max_elem,Image_pro);	createTrackbar("Kernel size:\n 2n+1",		windowName,&pro_size,max_size,Image_pro);		Image_pro(0,0);	waitKey(0);	return 0;}void Image_pro(int,void*){	int operation = pro_operator + 2;	Mat  element = getStructuringElement(pro_elem,Size(2*pro_size+1,2*pro_size+1),		Point(pro_size,pro_size));	morphologyEx(src,dst,operation,element);	imshow(windowName,dst);}

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