OpenCV：九、形態(tài)學(xué)操作（膨脹與腐蝕）

前言

在上一章中描述了如何進(jìn)行圖像模糊曙蒸，詳細(xì)描述可點擊查看(http://www.reibang.com/writer#/notebooks/47386368/notes/77175002)

目標(biāo)

本章中瓷们，將學(xué)習(xí)如何：

什么是膨脹與腐蝕
形態(tài)學(xué)處理——膨脹
形態(tài)學(xué)處理——腐蝕
動態(tài)調(diào)整結(jié)構(gòu)元素大小
代碼演示

什么是膨脹與腐蝕

膨脹與腐蝕屬于形態(tài)學(xué)范疇孝治，具體的含義根據(jù)字面意思來理解即可胞谈。用更形象的話就是“增肥”與“減肥”填具。他們的運用廣泛：消除噪聲；分割（isolate）獨立的圖像元素艰额、澄港、連接（join）相鄰的元素以及尋找圖像中明顯的極大值區(qū)域或極小值區(qū)域。

形態(tài)學(xué)處理——膨脹

相關(guān)AIP：
void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
int borderType = BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

數(shù)學(xué)公式.png
跟卷積操作類似柄沮，假設(shè)有圖像A和結(jié)構(gòu)元素B回梧，結(jié)構(gòu)元素B在A上面移動，其中B定義其中心為錨點祖搓，計算B覆蓋下A的最大像素值用來替換錨點的像素狱意，其中B作為結(jié)構(gòu)體可以是任意形狀。形態(tài)學(xué)操作——膨脹（感官上圖像黑色部分變細(xì)）

膨脹處理效果圖.png

形態(tài)學(xué)處理——腐蝕

相關(guān)AIP：
void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,
int borderType = BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

數(shù)學(xué)公式.png
腐蝕跟膨脹操作的過程類似拯欧，唯一不同的是以最小值替換錨點重疊下圖像的像素值详囤。形態(tài)學(xué)處理——腐蝕（感官上圖像黑色部分變粗）

腐蝕處理效果圖.png

動態(tài)調(diào)整結(jié)構(gòu)元素大小

TrackBar - createTrackbar(const String & trackbarname, const String winName, int* value, int count, Trackbarcallback func, void* userdata=0)
其中最中要的是 callback 函數(shù)功能。如果設(shè)置為NULL就是說只有值update镐作，但是不會調(diào)用callback的函數(shù)藏姐。

代碼演示

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src, erode_dst, dilate_dst;
char dilate_Win[] = "Dilation windows", erode_Win[] = "Erosion windows";
int dilat_element = 0, erode_element = 0;
int dilate_size = 0, erode_size = 0;
int const MAX_ELEMENT = 2;
int const MAX_KERNEL_SIZE = 21;

void dilation(int, void*);
void erosion(int, void*);

int main(int argc, char* argv[])
{
    //  1、加載圖像滑肉，可以是BGR或者灰度圖像
    src = imread("D:/瀏覽器下載/谷歌下載/lena512color.tiff");
    if (!src.data) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    char input_win[] = "input image";
    namedWindow(input_win, WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(input_win, src);
    // 2包各、創(chuàng)建兩個窗口（一個用于膨脹dilation摘仅，另一個用于erosion）
    // 每次移動任何滑塊時靶庙，都會調(diào)用dilation或erosion函數(shù)，它將根據(jù)當(dāng)前的trackbar值更新輸出圖像
    namedWindow(dilate_Win, WINDOW_AUTOSIZE);
    namedWindow(erode_Win, WINDOW_AUTOSIZE);
        // 3娃属、為每個操作創(chuàng)建兩組滑塊
    // 3.1 第一個滑塊返回dilat_element或erode_element
    createTrackbar("卷積核類型:", dilate_Win, &dilat_element, MAX_ELEMENT, dilation);
    // 3.2 第二個滑塊返回dilate_size或erode_size
    createTrackbar("卷積核大小:", dilate_Win, &dilate_size, MAX_KERNEL_SIZE, dilation);
    createTrackbar("卷積核類型:", erode_Win, &erode_element, MAX_ELEMENT, erosion);
    createTrackbar("卷積核大小:", erode_Win, &erode_size, MAX_KERNEL_SIZE, erosion);
    dilation(0, 0);
    erosion(0, 0);
    waitKey(0);
    return 0;
}
// 膨脹
void dilation(int, void*)
{
    int dilate_type;    // 內(nèi)核選擇三中形狀中的任何一種
    if (0 == dilat_element){ dilate_type = MORPH_RECT; }
    else if (1 == dilat_element){ dilate_type = MORPH_CROSS; }
    else if (2 == dilat_element){ dilate_type = MORPH_ELLIPSE; }
    int s = dilate_size * 2 + 1;
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s, s), Point(-1, -1));  // 獲取結(jié)構(gòu)元素
    dilate(src, dilate_dst, kernel, Point(-1, -1), dilate_type);
    imshow(dilate_Win, dilate_dst);
    return;
}

// 腐蝕
void erosion(int, void*)
{
    int erosion_type;   // 內(nèi)核選擇三中形狀中的任何一種
    if (0 == erode_element){ erosion_type = MORPH_RECT; }
    else if (1 == erode_element){ erosion_type = MORPH_CROSS; }
    else if (2 == erode_element){ erosion_type = MORPH_ELLIPSE; }
    int s = erode_size * 2 + 1;
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s, s), Point(-1, -1));  // 獲取結(jié)構(gòu)元素
    erode(src, erode_dst, kernel, Point(-1, -1), erosion_type);
    imshow(erode_Win, erode_dst);
    return;
}

OpenCV：九姓建、形態(tài)學(xué)操作（膨脹與腐蝕）

OpenCV：九沼头、形態(tài)學(xué)操作（膨脹與腐蝕）