加載圖像 cv::imread;

修改圖像? cv::cvtColor;

保存圖片? cv::imwrite实辑；

kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));

//getStructuringElement函數(shù)會(huì)返回指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1))

//這個(gè)函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)表示內(nèi)核的形狀，有三種形狀可以選擇。

//矩形：MORPH_RECT;

//交叉形：MORPH_CORSS;

//橢圓形：MORPH_ELLIPSE;

//第二和第三個(gè)參數(shù)分別是內(nèi)核的尺寸以及錨點(diǎn)的位置。

//一般在調(diào)用erode以及dilate函數(shù)之前粉铐，先定義一個(gè)Mat類型的變量來(lái)獲得getStructuringElement函數(shù)的返回值或粮。

//對(duì)于錨點(diǎn)的位置，有默認(rèn)值Point（-1,-1）诊沪，表示錨點(diǎn)位于中心點(diǎn)。

//element形狀唯一依賴錨點(diǎn)位置曾撤，其他情況下端姚，錨點(diǎn)只是影響了形態(tài)學(xué)運(yùn)算結(jié)果的偏移

inRange(frame, Scalar(0, 80, 80), Scalar(50, 255, 255), dst);

//開(kāi)操作

//可實(shí)現(xiàn)二值化功能（這點(diǎn)類似threshold()函數(shù)），更關(guān)鍵的是可以同時(shí)針對(duì)多通道進(jìn)行操作挤悉，使用起來(lái)非常方便渐裸！

//參數(shù)1：輸入要處理的圖像巫湘，可以為單通道或多通道。

//參數(shù)2：包含下邊界的數(shù)組或標(biāo)量昏鹃。

//參數(shù)3：包含上邊界數(shù)組或標(biāo)量尚氛。

//參數(shù)4：輸出圖像，與輸入圖像src 尺寸相同且為CV_8U 類型洞渤。

高級(jí)形態(tài)學(xué)變換：

開(kāi)運(yùn)算：

先腐蝕阅嘶，再膨脹，可清除一些小東西(亮的)载迄，放大局部低亮度的區(qū)域

閉運(yùn)算：

先膨脹讯柔，再腐蝕，可清除小黑點(diǎn)

形態(tài)學(xué)梯度：

膨脹圖與腐蝕圖之差护昧，提取物體邊緣

頂帽：

原圖像-開(kāi)運(yùn)算圖魂迄，突出原圖像中比周圍亮的區(qū)域

黑帽：

閉運(yùn)算圖-原圖像，突出原圖像中比周圍暗的區(qū)域

腐蝕用于分割(isolate)獨(dú)立的圖像元素惋耙，

膨脹用于連接(join)相鄰的元素

腐蝕捣炬、膨脹可用于去噪（低尺寸結(jié)構(gòu)元素的腐蝕操作很容易去掉分散的椒鹽噪聲點(diǎn)），

圖像輪廓提取绽榛、圖像分割湿酸、尋找圖像中的明顯的極大值區(qū)域或極小值區(qū)域等

腐蝕和膨脹是最基本的形態(tài)學(xué)算子

結(jié)構(gòu)元素

就相當(dāng)于我們?cè)跒V波中所涉及到的模板，也就是說(shuō)它是一個(gè)給定像素的矩陣灭美，這個(gè)矩陣可以是任意形狀的稿械，

一般情況下都是正方形，圓形或者菱形的但是在結(jié)構(gòu)元素中有一個(gè)中心點(diǎn)（也叫做anchor point）冲粤。

和模板中心一樣，處理后的結(jié)果賦值給和這個(gè)中心點(diǎn)對(duì)齊的像素點(diǎn)页眯。處理的過(guò)程也是基本相同梯捕。

結(jié)構(gòu)元素和卷積模板的區(qū)別在于，膨脹是以集合運(yùn)算為基礎(chǔ)的窝撵，卷積是以算數(shù)運(yùn)算為基礎(chǔ)的傀顾。

（OpenCV里面的腐蝕膨脹都是針對(duì)白色目標(biāo)區(qū)域的）

膨脹：用結(jié)構(gòu)元素的中心點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)當(dāng)前正在遍歷的這個(gè)像素，

然后取當(dāng)前結(jié)構(gòu)元素所覆蓋下的原圖對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)的所有像素的最大值碌奉，用這個(gè)最大值替換當(dāng)前像素值短曾，給圖像中的對(duì)象邊界添加像素，使二值圖像擴(kuò)大一圈

1. 用結(jié)構(gòu)元素赐劣，掃描圖像的每一個(gè)像素

2. 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作

3. 如果都為0嫉拐，結(jié)果圖像的該像素為0。否則為1

也就是在結(jié)構(gòu)元素覆蓋范圍下魁兼，只要有一個(gè)像素符和結(jié)構(gòu)元素像素相同婉徘，那么中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)點(diǎn)就為1，否則為0

腐蝕：用結(jié)構(gòu)元素的中心點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)當(dāng)前正在遍歷的這個(gè)像素，

然后取當(dāng)前結(jié)構(gòu)元素所覆蓋下的原圖對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)的所有像素的最小值盖呼，用這個(gè)最小值替換當(dāng)前像素值儒鹿，刪除對(duì)象邊界的某些像素，使二值圖像減小一圈

1. 用結(jié)構(gòu)元素几晤，掃描圖像的每一個(gè)像素

2. 用結(jié)構(gòu)元素與其覆蓋的二值圖像做“與”操作

3. 如果都為1约炎，結(jié)果圖像的該像素為1。否則為0

也就是查找被處理圖像中能不能找到和結(jié)構(gòu)元素相同的矩陣蟹瘾。如果存在那么中心點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)就為1圾浅，否則為0

腐蝕：刪除對(duì)象邊界的某些像素

膨脹：給圖像中的對(duì)象邊界添加像素

//! 侵蝕圖像(應(yīng)用局部最小算子)

CV_EXPORTS_W void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1,

? ? ? ? ? ? int borderType=BORDER_CONSTANT,

? ? ? ? ? ? const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() );

src

原圖像

dst

結(jié)果輸出圖像

kernel

結(jié)構(gòu)元素

anchor

結(jié)構(gòu)元素的原點(diǎn)

iterations

迭代次數(shù)

//! 膨脹圖像(應(yīng)用局部最大算子）

CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? int borderType=BORDER_CONSTANT,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() );

src

原圖像

dst

結(jié)果輸出圖像

kernel

結(jié)構(gòu)元素

anchor

結(jié)構(gòu)元素的原點(diǎn)

iterations

迭代次數(shù)

常用的結(jié)構(gòu)元素的形狀：

矩形（包括線形）、橢圓（包括圓形）及十字形热芹。

MORPH_RECT

MORPH_ELLIPSE

MORPH_CROSS

//! 返回指定形狀和大小的結(jié)構(gòu)化元素

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

取結(jié)構(gòu)元素(內(nèi)核矩陣)贱傀，包括結(jié)構(gòu)元素的大小及形狀:

shape

內(nèi)核的形狀: MORPH_RECT、MORPH_ELLIPSE伊脓、MORPH_CROSS

ksize

內(nèi)核的尺寸

anchor

錨點(diǎn)的位置, Point(-1,-1)錨點(diǎn)位于中心

//! 對(duì)圖像應(yīng)用高級(jí)形態(tài)操作

CV_EXPORTS_W 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() );

morphologyEx函數(shù)利用基本的膨脹和腐蝕技術(shù)府寒，來(lái)執(zhí)行更加高級(jí)形態(tài)學(xué)變換

MORPH_OPEN – 開(kāi)運(yùn)算（Opening operation）

MORPH_CLOSE – 閉運(yùn)算（Closing operation）

MORPH_GRADIENT - 形態(tài)學(xué)梯度（Morphological gradient）

MORPH_TOPHAT - 頂帽（Top hat）

MORPH_BLACKHAT - 黑帽（Black hat）

kernel

形態(tài)學(xué)運(yùn)算的內(nèi)核。為NULL报腔，使用參考點(diǎn)位于中心3x3的核株搔。一般使用函數(shù)getStructuringElement配合這個(gè)參數(shù)的使用，

kernel參數(shù)填保存getStructuringElement返回值的Mat類型變量纯蛾。

anchor

錨的位置纤房，其有默認(rèn)值（-1，-1）翻诉，表示錨位于中心炮姨。

iterations

迭代使用函數(shù)的次數(shù)，默認(rèn)值為1碰煌。

borderType

用于推斷圖像外部像素的某種邊界模式舒岸。注意它有默認(rèn)值BORDER_CONSTANT。

borderValue

當(dāng)邊界為常數(shù)時(shí)的邊界值芦圾，有默認(rèn)值morphologyDefaultBorderValue()蛾派，

opencv中提供findContours()函數(shù)來(lái)尋找圖像中物體的輪廓，并結(jié)合drawContours()函數(shù)將找到的輪廓繪制出个少。

首先看一下findContours(),opencv中提供了兩種定義形式

//找輪廓

findContours()

void cv::findContours? (? InputOutputArray? ? image,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? OutputArrayOfArrays? ? contours,

? ? ? ? ? ? OutputArray? ? hierarchy,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? int? ? mode,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? int? ? method,

? ? ? ? ? Point? offset = Point()

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? )?

image:輸入圖像

contours:檢測(cè)到的輪廓洪乍，每個(gè)輪廓都是以點(diǎn)向量的形式進(jìn)行存儲(chǔ)即使用point類型的vector表示

hierarchy:可選的輸出向量(std::vector)，包含了圖像的拓?fù)湫畔⒁菇梗鳛檩喞獢?shù)量的表示hierarchy包含了很多元素壳澳，

每個(gè)輪廓contours[i]對(duì)應(yīng)hierarchy中hierarchy[i][0]~hierarchy[i][3],分別表示后一個(gè)輪廓，前一個(gè)輪廓糊探，父輪廓钾埂，內(nèi)嵌輪廓的索引河闰，如果沒(méi)有對(duì)應(yīng)項(xiàng)，則相應(yīng)的hierarchy[i]設(shè)置為負(fù)數(shù)褥紫。

mode：輪廓檢索模式

{

RETR_EXTERNAL:表示只檢測(cè)最外層輪廓姜性，對(duì)所有輪廓設(shè)置hierarchy[i][2]=hierarchy[i][3]=-1

RETR_LIST:提取所有輪廓，并放置在list中髓考，檢測(cè)的輪廓不建立等級(jí)關(guān)系

RETR_CCOMP:提取所有輪廓部念，并將輪廓組織成雙層結(jié)構(gòu)(two-level hierarchy),頂層為連通域的外圍邊界，次層位內(nèi)層邊界

RETR_TREE:提取所有輪廓并重新建立網(wǎng)狀輪廓結(jié)構(gòu)

RETR_FLOODFILL：官網(wǎng)沒(méi)有介紹氨菇，應(yīng)該是洪水填充法

}

method:輪廓近似方法

{

CHAIN_APPROX_NONE：獲取每個(gè)輪廓的每個(gè)像素儡炼，相鄰的兩個(gè)點(diǎn)的像素位置差不超過(guò)1

CHAIN_APPROX_SIMPLE：壓縮水平方向，垂直方向查蓉，對(duì)角線方向的元素乌询，值保留該方向的重點(diǎn)坐標(biāo)，如果一個(gè)矩形輪廓只需4個(gè)點(diǎn)來(lái)保存輪廓信息

CHAIN_APPROX_TC89_L1和CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用Teh-Chinl鏈逼近算法中的一種

}

//畫輪廓

drawContours()

void cv::drawContours? (? InputOutputArray? ? image,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? InputArrayOfArrays? contours,

? ? ? ? ? ? int? ? contourIdx,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? const Scalar &? color,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? int? ? thickness = 1,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? int? ? lineType = LINE_8,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? InputArray? hierarchy = noArray(),

? ? ? ? ? ? int? ? maxLevel = INT_MAX,

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Point? offset = Point()

）

image:輸入輸出圖像豌研，Mat類型即可

contours:使用findContours檢測(cè)到的輪廓數(shù)據(jù)妹田，每個(gè)輪廓以點(diǎn)向量的形式存儲(chǔ)，point類型的vector

contourIdx:繪制輪廓的只是變量鹃共，如果為負(fù)值則繪制所有輸入輪廓

color:輪廓顏色

thickness:繪制輪廓所用線條粗細(xì)度鬼佣，如果值為負(fù)值，則在輪廓內(nèi)部繪制

lineTpye:線條類型霜浴，有默認(rèn)值LINE_8晶衷，有如下可選類型

{

hierarchy:可選層次結(jié)構(gòu)信息

maxLevel:用于繪制輪廓的最大等級(jí)

offset:可選輪廓便宜參數(shù)，用制定偏移量offset=(dx, dy)給出繪制輪廓的偏移量

}