openCv学习笔记（六）-openCv对形态学的运算处理

一  首先要了解openCv里的核结构：IplConvKernel，以下如何创造

 IplConvKernel* cvCreateStructingElementEx(  int cols, //行 int rows,  //列int anchor_x,  //核的封闭矩形内的参考点的坐标int anchor_y,  int shape,  //CV_SHAPE_RECT:核是矩形，CV_SHAPE_CROSS:十字交叉形，CV_SHAPE_ELLIPSE:椭圆形，CV_SHAPE_CUSTOM:用户自定     义的值int* values = null  );  

释放函数如下：

void cvReleaseStructingElement(IplConvKernel** element);

对于二值图像，可以用openCv里的cvErode和cvDilate来腐蚀和膨胀，

void cvDilate(//膨胀
IplImage* src,
IplImage* dst,
IplConvKernel* B = NULL,
int iterations = 1
);

void cvErode(//腐蚀
IplImage* src,
IplImage* dst,
IplConvKernel* B = NULL, //B即核，下同
int iterations = 1 //如名，迭代次数，下同
);

测试代码如下

/*******************************数学形态运算，最常见的基本运算有七种，分别为：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、击中、细化和粗化，它们是全部形态学的基础。********************************/#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdlib.h>#include <stdio.h>IplImage *src=0;IplImage *dst=0;IplConvKernel *element=0;//声明一个结构元素int element_shape=CV_SHAPE_RECT;//长方形形状的元素int max_iters=10;int open_close_pos=0;int erode_dilate_pos=0;void OpenClose(int pos){    int n=open_close_pos-max_iters;    int an=n>0?n:-n;    element = cvCreateStructuringElementEx(an*2+1,    an*2+1,an,an,element_shape,0);//创建结构元素/*   IplConvKernel* cvCreateStructingElementEx(  int cols, //行 int rows,  //列int anchor_x,  //核的封闭矩形内的参考点的坐标int anchor_y,  int shape,  //CV_SHAPE_RECT:核是矩形，CV_SHAPE_CROSS:十字交叉形，CV_SHAPE_ELLIPSE:椭圆形，CV_SHAPE_CUSTOM:用户自定     义的值int* values = null  );  */       if (n<0)//开运算    {        cvErode(src,dst,element,1);//腐蚀图像        cvDilate(dst,dst,element,1);//膨胀图像/*void cvDilate(IplImage* src,IplImage* dst,IplConvKernel* B = NULL,//默认的为3*3的核int iterations = 1    //迭代次数，);*/    }    else//闭运算    {               cvDilate(dst,dst,element,1);//膨胀图像        cvErode(src,dst,element,1);//腐蚀图像    }    cvReleaseStructuringElement(&element);    cvShowImage("Open/Close",dst);}void ErodeDilate(int pos){    int n=erode_dilate_pos-max_iters;    int an=n>0?n:-n;    element = cvCreateStructuringElementEx(an*2+1,an*2+1,an,an,element_shape,0);    if (n<0)    {        cvErode(src,dst,element,1);//腐蚀    }    else    {        cvDilate(src,dst,element,1);//膨胀    }    cvReleaseStructuringElement(&element);//释放核    cvShowImage("Erode/Dilate",dst);}int main(int argc,char **argv){src = cvLoadImage("D:\\openCV\\openCVProject\\openCv笔记\\openCv笔记\\test.jpg");if(!src){printf("open file error");return 0;}//菜单 参数介绍printf("参数：1.e-CV_SHAPE_ELLIPSE；2.r-CV_SHAPE_RECT，3./r-(element_shape+1)%3");    dst=cvCloneImage(src);    cvNamedWindow("Open/Close",1);    cvNamedWindow("Erode/Dilate",1);    open_close_pos = erode_dilate_pos = max_iters;    cvCreateTrackbar("iterations","Open/Close",&open_close_pos,max_iters*2+1,OpenClose);    cvCreateTrackbar("iterations","Erode/Dilate",&erode_dilate_pos,max_iters*2+1,ErodeDilate);    for (;;)    {        int c;        OpenClose(open_close_pos);        ErodeDilate(erode_dilate_pos);        c= cvWaitKey(0);        if (c==27)        {            break;        }        switch(c) {        case 'e':            element_shape=CV_SHAPE_ELLIPSE;            break;        case 'r':            element_shape=CV_SHAPE_RECT;            break;        case '/r':            element_shape=(element_shape+1)%3;            break;        default:            break;        }    cvReleaseImage(&src);    cvReleaseImage(&dst);       cvDestroyWindow("Open/Close");    cvDestroyWindow("Erode/Dilate");    return 0;}/*****************************腐蚀和膨胀，看上去好像是一对互逆的操作，实际上，这两种操作不具有互逆的关系。开运算和闭运算正是依据腐蚀和膨胀的不可逆性，演变而来的。先腐蚀后膨胀的过程就称为开运算。闭运算是通过对腐蚀和膨胀的另一种不同次序的执行而得到的，闭运算是先膨胀后腐蚀的过程，其功能是用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界，同时不明显改变不明显改变其面积。******************************/

二 但是对于灰度图或彩色图，不可以直接用cvErode和cvDilate来处理，这里需要更通用的函数，即cvMorphologyEx;

cvMorphologyEx void cvMorphologyEx( const CvArr* src, CvArr* dst, CvArr* temp, IplConvKernel* element, int operation,  int iterations=1 );   src 输入图像.   dst 输出图像.   temp 临时图像，  element 结构元素 operation 形态操作的类型:              CV_MOP_OPEN - 开运算 CV_MOP_CLOSE - 闭运算   CV_MOP_GRADIENT - 形态梯度   CV_MOP_TOPHAT - "顶帽"   CV_MOP_BLACKHAT - "黑帽"   iterations 膨胀和腐蚀次数.   函数 cvMorphologyEx 在膨胀和腐蚀基本操作的基础上，完成一些高级的形态变换：          开运算 dst=open(src,element)=dilate(erode(src,element),element)  闭运算 dst=close(src,element)=erode(dilate(src,element),element)  形态梯度 dst=morph_grad(src,element)=dilate(src,element)-erode(src,element)  "顶帽" dst=tophat(src,element)=src-open(src,element)  "黑帽" dst=blackhat(src,element)=close(src,element)-src  临时图像 temp 在形态梯度以及对“顶帽”和“黑帽”操作时的 in-place 模式下需要。

注意：不推荐使用(摘自http://blog.csdn.net/shandianling/article/details/6423640)
  通过查看cvMorphologyEx的源代码，可以发现，在执行开、闭等运算，在进行第二步形态学腐蚀和膨胀时，该函数仍然采用与第一步相同的结构元素进行。这种方法在针对一般对称的结构元素情况是正确的，但是当结构元素为自定义的非对称结构元素时，结果图像会发生错误的偏移。 正确的方法是，如前面在开、闭运算的介绍中，执行第二步腐蚀、膨胀操作时，应采用结构元素的映射（反射）进行因此，在本文中不提倡使用cvMorphologyEx函数。

测试代码

#include "StdAfx.h"#include "cv.h"  #include "highgui.h"  #include "highgui.h"  int main(int argc, char ** argv)  {  cvNamedWindow("sourceImage");  cvNamedWindow("open");  cvNamedWindow("close");  cvNamedWindow("gradient"); cvNamedWindow("topHat"); cvNamedWindow("blackHat"); IplImage * src = cvLoadImage("test.bmp");  cvShowImage("sourceImage",src);IplImage * temp = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8,3);  IplImage * img=cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3);  cvCopyImage(src,temp);  cvCopyImage(src, img);  //开运算  cvMorphologyEx(  src,  img,  temp,  NULL, //default 3*3  CV_MOP_OPEN,  4);  cvShowImage("open", img);  //闭运算  cvMorphologyEx(  src,  img,  temp,  NULL, //default 3*3  CV_MOP_CLOSE,  4);  cvShowImage("close", img);  //形态梯度  cvMorphologyEx(  src,  img,  temp,  NULL, //default 3*3  CV_MOP_GRADIENT,  3);  cvShowImage("gradient", img);  //cvWaitKey(0);  //"礼帽"  cvMorphologyEx(  src,  img,  temp,  NULL, //default 3*3  CV_MOP_TOPHAT,  3);  cvShowImage("topHat", img);  //cvWaitKey(0);  //“黑帽”  cvMorphologyEx(  src,  img,  temp,  NULL, //default 3*3  CV_MOP_BLACKHAT,  3);  cvShowImage("blackHat", img);  cvWaitKey(0);  cvReleaseImage(&temp);  cvReleaseImage(&src);  cvReleaseImage(&img);  cvDestroyAllWindows();  return 0;  }