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：

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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。

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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。

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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：

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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：

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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：

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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：