腐蚀与膨胀
来源:互联网 发布:电脑软件开发制作 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 15:52
腐蚀与膨胀(Eroding and Dilating)
目标
本文档尝试解答如下问题:
- 如何使用OpenCV提供的两种最基本的形态学操作,腐蚀与膨胀( Erosion 与 Dilation):
- erode
- dilate
原理
Note
以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV .
形态学操作
简单来讲,形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。通过将 结构元素 作用于输入图像来产生输出图像。
最基本的形态学操作有二:腐蚀与膨胀(Erosion 与 Dilation)。 他们的运用广泛:
- 消除噪声
- 分割(isolate)独立的图像元素,以及连接(join)相邻的元素。
- 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。
通过以下图像,我们简要来讨论一下膨胀与腐蚀操作(译者注:注意这张图像中的字母为黑色,背景为白色,而不是一般意义的背景为黑色,前景为白色):
膨胀
此操作将图像 与任意形状的内核 (),通常为正方形或圆形,进行卷积。
内核 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。
进行膨胀操作时,将内核 划过图像,将内核 覆盖区域的最大相素值提取,并代替锚点位置的相素。显然,这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展” (因此有了术语膨胀 dilation )。对上图采用膨胀操作我们得到:
背景(白色)膨胀,而黑色字母缩小了。
腐蚀
腐蚀在形态学操作家族里是膨胀操作的孪生姐妹。它提取的是内核覆盖下的相素最小值。
进行腐蚀操作时,将内核 划过图像,将内核 覆盖区域的最小相素值提取,并代替锚点位置的相素。
以与膨胀相同的图像作为样本,我们使用腐蚀操作。从下面的结果图我们看到亮区(背景)变细,而黑色区域(字母)则变大了。
源码
下面是本教程的源码, 你也可以从 here 下载。
解释
大部分代码应该不需要解释了 (如果有任何疑问,请回头参考前面的教程)。 让我们来回顾一下本程序的总体流程:
- 装载图像 (可以是 RGB图像或者灰度图 )
- 创建两个显示窗口 (一个用于膨胀输出,一个用于腐蚀输出)
- 为每个操作创建两个 Trackbars:
- 第一个 trackbar “Element” 返回 erosion_elem 或者 dilation_elem
- 第二个 trackbar “Kernel size” 返回 erosion_size 或者 dilation_size 。
- 每次移动标尺, 用户函数 Erosion 或者 Dilation 就会被调用,函数将根据当前的trackbar位置更新输出图像。
让我们分析一下这两个函数:
Erosion:
进行 腐蚀 操作的函数是 erode 。 它接受了三个参数:
src: 原图像
erosion_dst: 输出图像
element: 腐蚀操作的内核。 如果不指定,默认为一个简单的 矩阵。否则,我们就要明确指定它的形状,可以使用函数getStructuringElement:
我们可以为我们的内核选择三种形状之一:
- 矩形: MORPH_RECT
- 交叉形: MORPH_CROSS
- 椭圆形: MORPH_ELLIPSE
然后,我们还需要指定内核大小,以及 锚点 位置。不指定锚点位置,则默认锚点在内核中心位置。
就这些了,我们现在可以对图像进行腐蚀操作了。
Note
OpenCV的 erode 函数还有另外的参数,其中一个参数允许你一下对图像进行多次腐蚀操作。在这个简单的文档中没有用到它,但是你可以参考OpenCV的使用手册。
Dilation:
下面是膨胀的代码,你可以看到,它和 Erosion 函数是多么相似。 这里我们同样可以指定内核的形状,锚点和大小。
结果
编译并使用图像路径作为参数运行程序,比如我们使用以下图像:
下面是操作的结果。 更改Trackbars的位置就会产生不一样的输出图像,自己试试吧。 最后,你还可以通过增加第三个Trackbar来控制膨胀或腐蚀的次数。
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