opencv 形态学处理——腐蚀

膨胀与腐蚀是一对相反的操作，所以腐蚀就是求局部最小值的操作。

相关API函数：

膨胀：erode函数

函数原型：

void erode(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;
erode(img, dst, element);
imshow("膨胀操作", dst);
waitKey(0);
return 0;
}

效果图：