opencv 形态学处理——膨胀
来源:互联网 发布:ajaxupload.js 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 19:42
膨胀与腐蚀能实现各种功能:
(1)消除噪声;
(2)分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素;
(3)寻找图像中的极大值区域和极小值区域;
(4)求出图像梯度;
膨胀就是求局部最大值的操作。就是将图像与核进行卷积。
腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分。膨胀是对图像中高亮部分进行膨胀,效果图拥有比原图更大的高亮区域。
腐蚀是对原图高亮部分的腐蚀,效果图拥有比原图更小的高亮区域。
大部分情况中,核是一个中间带有参考点的实心正方形或者圆盘。
相关API函数:
膨胀:dilate函数
函数原型:
void dilate(InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray kernel,
Point anchor=Point(-1,-1),
int iterations=1,
int borderType=BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()
);
参数解析:
第一个参数:InputArray类型的src,源图像,Mat类的对象。
第二个参数:OutputArray类型的dst,目标图像,与源图像有相同的尺寸和类型。
第三个参数:InputArray类型的kernel,膨胀操作的核。当为NULL是,表示使用参考点位于中心3X3的核。
一般与getStructuringElement函数配合使用。函数介绍:http://blog.csdn.net/kksc1099054857/article/details/76569718
第四个参数:Point类型的anchor,锚的位置,有默认值(-1,-1),表示锚的中心。
第五个参数:int类型的iterations,迭代使用dilate()函数的次数,默认值为。
第六个参数:int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。
第七个参数:const Scalar&类型的borderValue,当边界为常数时的边界值,用默认值morphologyDefaultBorderValue(),一般不去管它。
使用erode函数,使用erode函数,一般只需要填前面三个参数,后面的参数都有默认值,而且会与getStructureElement使用。
下面给出一个例子:
#include "stdafx.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("E:/VS2017Projects/dilate/dilate/3.jpg");
imshow("原图",img);
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10));
Mat dst;
dilate(img, dst, element);
imshow("膨胀操作", dst);
waitKey(0);
return 0;
}
效果图:
- opencv 形态学处理——膨胀
- OpenCV 形态学膨胀——dilate函数
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