圖像處理進(jìn)階（一）——圖像的腐蝕膨脹

作者：Cabin_V

作為學(xué)習(xí)圖像處理的學(xué)生，需要不斷學(xué)習(xí)相關(guān)知識茸习，我在課余時間將一些分析總結(jié)和學(xué)習(xí)的筆記寫成博客來記錄自己的學(xué)習(xí)過程，也希望能與大家一起交流。

關(guān)于圖像處理入門和進(jìn)階分類問題倾鲫，我根據(jù)《數(shù)字圖像處理》這本書（本科期間上課使用）尤蒿，將出現(xiàn)的內(nèi)容劃分為入門郑气，其他常用的知識劃分為進(jìn)階。

轉(zhuǎn)載務(wù)必說明出處腰池！

圖像腐蝕與膨脹

OpenCV為進(jìn)行圖像的形態(tài)學(xué)變換提供了快捷尾组、方便的函數(shù)。最基本的形態(tài)學(xué)操作有兩種示弓，分別是：腐蝕（erode）與膨脹（dilate）讳侨。

腐蝕算法視頻演示
 膨脹算法視頻演示

區(qū)別

腐蝕和膨脹是對白色部分而言的。膨脹是對圖像中高亮的部分進(jìn)行膨脹避乏，處理后的圖片高亮區(qū)域擴(kuò)大爷耀；而腐蝕是對高亮部分進(jìn)行腐蝕，處理后的圖片高亮區(qū)域減少拍皮。

膨脹就是求局部最大值的操作歹叮。膨脹與膨脹操作就是將圖像與核進(jìn)行卷積。

作用

膨脹與腐蝕配合使用能實現(xiàn)各種各樣的功能铆帽，主要如下：

消除噪聲
分割出獨立的圖像元素贵试，在圖像中連接相鄰的元素
尋找圖像中明顯的極大值區(qū)域或極小值區(qū)域
求出圖像梯度

API說明

如果想進(jìn)一步了解各個參數(shù)對圖像最終結(jié)果的影響，可以跳到文章最下方代碼

我們先來看下簡單的圖像腐蝕膨脹的代碼

#include <opencv2/opencv.cpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat srcImage = imread("1.jpg");
    imshow("原圖",srcImage);
    
    //返回指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_CROSS,Size(3,3));  
    Mat eroImage, dilImage;
    
    //圖像腐蝕
    erode(srcImage, eroImage, element);                           
    imshow("腐蝕", eroImage);
    //圖像膨脹
    dilate(srcImage, dilImage, element);                          
    imshow("膨脹", dilImage);
    
    waitKey(0);
    return 0;
}

首先看一下程序運行結(jié)果

原圖

腐蝕和膨脹

可以看到經(jīng)過原圖經(jīng)過腐蝕后蘑险，中間的白框不見了纵搁，而經(jīng)過膨脹處理，原圖中白框明顯變厚愧驱。

大家可以將代碼拷貝慰技，在自己的電腦運行一下，通過調(diào)整核大小形狀以及形態(tài)學(xué)操作组砚，觀察效果

注意吻商！圖片要放在.cpp文件相同路徑下！

以上程序分別用到了getStructuringElement()和erode()和dilate()函數(shù)糟红。

getStructuringElement()介紹

cv::Mat cv::getStructuringElement(int shape,Size ksize,Point anchor = cv::Point(-1,-1));

用法：可用于構(gòu)造一個特定大小和形狀的結(jié)構(gòu)元素艾帐，用于圖像形態(tài)學(xué)處理。

參數(shù)說明：

shape：結(jié)構(gòu)元素的形狀（MorphShapes的其中一種）
- MORPH_RECT——矩形
- MORPH_CROSS——交叉形
- MORPH_ELLIPSE——橢圓形
ksize：結(jié)構(gòu)元素的大小
anchor：錨點盆偿，表示結(jié)構(gòu)元素中的一個點柒爸，默認(rèn)值Point(-1,-1)表示位于結(jié)構(gòu)元素中心，只有交錯形狀的（MORPH_CROSS）元素依賴錨點位置事扭，對于其它形狀的元素捎稚，錨點規(guī)定了形態(tài)學(xué)處理結(jié)果的偏移量。

erode()、dilate()介紹

void cv::erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                Point anchor, int iterations,
                int borderType, const Scalar& borderValue );

用法：實現(xiàn)圖像腐蝕功能的函數(shù)阳藻。

void cv::dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                 Point anchor, int iterations,
                 int borderType, const Scalar& borderValue );

用法：實現(xiàn)圖像膨脹功能的函數(shù)晰奖。

兩個函數(shù)的參數(shù)個數(shù)和名稱是一模一樣的，不同的只是函數(shù)功能腥泥，所以參數(shù)方面一起介紹匾南。

參數(shù)說明：一般只需使用前三個參數(shù)，后四個參數(shù)都有默認(rèn)值蛔外。

src：InputArray類型蛆楞，輸入圖像，Mat類型的待處理圖像夹厌。圖像通道的數(shù)量可以是任意的豹爹，但圖像深度應(yīng)為CV_8U、CV_16U矛纹、CV_16S臂聋、CV_32F或CV_64F其中之一。
dst：OutputArray類型或南，目標(biāo)圖像孩等，和輸入圖像有一樣的尺寸和類型。
kerne：InputArray類型采够，形態(tài)學(xué)運算的內(nèi)核肄方。當(dāng)為NULL時，表示的是使用參考點位于中心3x3的核蹬癌。一般配合getStructuringElement()函數(shù)使用权她。
anchor：Point類型，錨的位置逝薪。有默認(rèn)值(-1,-1)隅要，表示錨位于單位的中心。一般設(shè)置為默認(rèn)值董济。
iteration：int類型步清，迭代使用erode()函數(shù)的次數(shù)，默認(rèn)值為1感局。
borderType：int類型，用于推斷圖像外部像素的某種邊界模式暂衡。默認(rèn)值為BORDER_DEFAULT询微。
borderValue：const Scalar&類型，當(dāng)邊界為常數(shù)時的邊界值狂巢。默認(rèn)值為morphologyDefaultBorderValue()撑毛，一般設(shè)置為默認(rèn)值。

綜合代碼

這個程序在前面代碼基礎(chǔ)上加入了滑動條的功能

可以選擇“腐蝕/膨脹”、內(nèi)核形狀藻雌、內(nèi)核尺寸雌续。

運行界面如下：

運行界面

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

//全局變量聲明
Mat g_srcImage, g_dstImage;
//Trackbar接收的參數(shù)
int g_nTrackbarNumer = 0;               //0-腐蝕，1-膨脹
int g_nStructElementShape = MORPH_RECT; //結(jié)構(gòu)元素的形狀 0-rect 1-cross 2-ellipse
int g_nStructElementSize = 0;           //結(jié)構(gòu)元素的尺寸


//函數(shù)聲明
void Process();
void on_ElementShapeChange(int, void *);
void on_TrackbarNumChange(int, void *);
void on_ElementSizeChange(int, void *);

int main()
{
    g_srcImage = imread("1.jpg");
    if (!g_srcImage.data)
    {
        printf("error!\n");
        return false;
    }

    namedWindow("Erode/Dilate");
    imshow("Erode/Dilate",g_srcImage);

    //創(chuàng)建滑動條
    createTrackbar("Ero/Dil", "Erode/Dilate", &g_nTrackbarNumer, 1, on_TrackbarNumChange);
    createTrackbar("shape", "Erode/Dilate", &g_nStructElementShape, 2, on_ElementShapeChange);
    createTrackbar("size", "Erode/Dilate", &g_nStructElementSize, 11, on_ElementSizeChange);

    //按q退出程序
    if (waitKey(0) != 'q')
    {
    }

    return 0;
}

void Process()
{
    //根據(jù)g_nStructElementShape和g_nStructElementSize自定義核
    Mat element = getStructuringElement(g_nStructElementShape, Size(2*g_nStructElementSize+1, 2*g_nStructElementSize+1), Point(g_nStructElementSize, g_nStructElementSize));

    //選擇腐蝕或膨脹操作
    if (g_nTrackbarNumer == 0)
    {
        erode(g_srcImage, g_dstImage, element);
    }
    else
    {
        dilate(g_srcImage, g_dstImage, element);
    }

    imshow("Erode/Dilate", g_dstImage);
}

//Trackbar-shape響應(yīng)函數(shù)
void on_ElementShapeChange(int, void *)
{
    //g_nStructElementShape數(shù)值已改變
    Process();
}

//Trackbar-erode/dilate響應(yīng)函數(shù)
void on_TrackbarNumChange(int, void *)
{
    //g_nTrackbarNumer數(shù)值已改變
    Process();
}

//Trackbar-size響應(yīng)函數(shù)
void on_ElementSizeChange(int, void *)
{
    //g_nStructElementSize數(shù)值已改變
    Process();
}

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<圖像處理進(jìn)階>基于OpenCV的圖像的腐蝕與膨脹