OpenCV圖像處理之實(shí)現(xiàn)圖像膨脹腐蝕操作
一.形態(tài)學(xué)操作概念
圖像形態(tài)學(xué)操作是指基于形狀的一系列圖像處理操作的合集，主要是基于集合論基礎(chǔ)上的形態(tài)學(xué)數(shù)學(xué)對圖像進(jìn)行處理。
形態(tài)學(xué)有四個(gè)基本操作：腐蝕、膨脹、開操作、閉操作，膨脹與腐蝕是圖像處理中最常用的形態(tài)學(xué)操作手段。
二.形態(tài)學(xué)操作-膨脹
跟卷積操作類似，假設(shè)有圖像A和結(jié)構(gòu)元素B，結(jié)構(gòu)元素B在圖像A上面移動，其中結(jié)構(gòu)元素B定義其中心為錨點(diǎn)，計(jì)算B覆蓋下A的最大像素值用來替換錨點(diǎn)的像素，其中B作為結(jié)構(gòu)體可以是任意形狀。
膨脹的原理：
膨脹或者腐蝕操作就是將圖像（或圖像的一部分區(qū)域，我們稱之為圖像A）與結(jié)構(gòu)元素（我們稱之為卷積核B）進(jìn)行卷積。核可以是任何的形狀和大小，擁有一個(gè)單獨(dú)定義出來的參考點(diǎn)，我們稱其為錨點(diǎn)（anchorpoin）。多數(shù)情況下，核是一個(gè)小的中間帶有參考點(diǎn)和實(shí)心正方形或者圓盤，可以把核視為模板或者掩碼。
膨脹就是求局部最大值的操作，核B與圖形卷積，即計(jì)算核B覆蓋的區(qū)域的像素點(diǎn)的最大值，并把這個(gè)最大值賦值給參考點(diǎn)指定的像素。這樣就會使圖像中的高亮區(qū)域逐漸增長。
膨脹和腐蝕操作的核心內(nèi)容是結(jié)構(gòu)元素。一般來說結(jié)構(gòu)元素是由元素為1或者0的矩陣組成。結(jié)構(gòu)元素為1的區(qū)域定義了圖像的領(lǐng)域，領(lǐng)域內(nèi)的像素在進(jìn)行膨脹和腐蝕等形態(tài)學(xué)操作時(shí)要進(jìn)行考慮。
膨脹函數(shù)API接口
dst=cv2.dilate(
InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray kernel,
Point anchor=Point(-1,-1),
int iterations=1,
int borderType=BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()
); 參數(shù)詳解：
第一個(gè)參數(shù)，InputArray類型的src，輸入圖像，即源圖像，填Mat類的對象即可。圖像通道的數(shù)量可以是任意的，但圖像深度應(yīng)為CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或 CV_64F其中之一。
第二個(gè)參數(shù)，OutputArray類型的dst，即目標(biāo)圖像，需要和源圖片有一樣的尺寸和類型。
第三個(gè)參數(shù)，InputArray類型的kernel，膨脹操作的核。若為NULL時(shí)，表示的是使用參考點(diǎn)位于中心3x3的核。
我們一般使用函數(shù) getStructuringElement配合這個(gè)參數(shù)的使用。getStructuringElement函數(shù)會返回指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素（內(nèi)核矩陣）。
其中，getStructuringElement函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)表示內(nèi)核的形狀，我們可以選擇如下三種形狀之一:
- 矩形: MORPH_RECT
- 交叉形: MORPH_CROSS
- 橢圓形: MORPH_ELLIPSE
而getStructuringElement函數(shù)的第二和第三個(gè)參數(shù)分別是內(nèi)核的尺寸以及錨點(diǎn)的位置。
我們一般在調(diào)用erode以及dilate函數(shù)之前，先定義一個(gè)Mat類型的變量來獲得getStructuringElement函數(shù)的返回值。對于錨點(diǎn)的位置，有默認(rèn)值Point(-1,-1)，表示錨點(diǎn)位于中心。且需要注意，十字形的element形狀唯一依賴于錨點(diǎn)的位置。而在其他情況下，錨點(diǎn)只是影響了形態(tài)學(xué)運(yùn)算結(jié)果的偏移。
getStructuringElement函數(shù)相關(guān)的調(diào)用示例代碼如下：
int g_nStructElementSize = 3; //結(jié)構(gòu)元素(內(nèi)核矩陣)的尺寸
//獲取自定義核
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,
Size(2*g_nStructElementSize+1,2*g_nStructElementSize+1),
Point( g_nStructElementSize, g_nStructElementSize ));
第四個(gè)參數(shù)，Point類型的anchor，錨的位置，其有默認(rèn)值（-1，-1），表示錨位于中心。
第五個(gè)參數(shù)，int類型的iterations，迭代使用erode（）函數(shù)的次數(shù)，默認(rèn)值為1。
第六個(gè)參數(shù)，int類型的borderType，用于推斷圖像外部像素的某種邊界模式。注意它有默認(rèn)值BORDER_DEFAULT。
第七個(gè)參數(shù)，const Scalar&類型的borderValue，當(dāng)邊界為常數(shù)時(shí)的邊界值，有默認(rèn)值morphologyDefaultBorderValue()，一般我們不用去管他。需要用到它時(shí)，可以看官方文檔中的createMorphologyFilter()函數(shù)得到更詳細(xì)的解釋。
使用erode函數(shù)，一般我們只需要填前面的三個(gè)參數(shù)，后面的四個(gè)參數(shù)都有默認(rèn)值。而且往往結(jié)合getStructuringElement一起使用。
結(jié)構(gòu)元素的API函數(shù)接口
cv::Mat kernel = getStructuringElement(int shape,Size ksize，Point anchor）;
//返回值：返回指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素
//結(jié)構(gòu)元素的定義：形狀 (MORPH_RECT(矩形核)
//MORPH_CROSS（十字交叉形核）
//MORPH_ELLIPSE（橢圓形核）)；結(jié)構(gòu)元素大??；錨點(diǎn) 默認(rèn)是Point(-1, -1)意思就是中心像素,也可以自己指定
//函數(shù)接口示例
cv::Mat elementRect,elementCross,elementEllipse;
elementRect = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(3,3),cv::Point(-1,-1));
elementCross =
cv::getStructuringElement(cv::MORPH_CROSS,cv::Size(3,3),cv::Point(-1,-1));
elementEllipse =
cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,cv::Size(5,5),cv::Point(-1,-1));
此外，我們也可以自定義結(jié)構(gòu)元素，如下：
使用Mat_模板類自定義5×5大小十字形、菱形、方形、x形結(jié)構(gòu)元素：
//自定義核（結(jié)構(gòu)元素）
cv::Mat_<uchar> cross(5,5);
cv::Mat_<uchar> diamond(5,5);
cv::Mat_<uchar> x(5,5);
cv::Mat_<uchar> square(5,5);
// Creating the cross-shaped structuring element
cross <<
0, 0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0, 0;
// Creating the diamond-shaped structuring element
diamond <<
0, 0, 1, 0, 0,
0, 1, 1, 1, 0,
1, 1, 1, 1, 1,
0, 1, 1, 1, 0,
0, 0, 1, 0, 0;
// Creating the x-shaped structuring element
x <<
1, 0, 0, 0, 1,
0, 1, 0, 1, 0,
0, 0, 1, 0, 0,
0, 1, 0, 1, 0,
1, 0, 0, 0, 1;
// Creating the square-shaped structuring element
square <<
1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1;
int xnr = x.rows;
int xnl = x.cols;
for(int j = 0;j<xnr;j++)
{
char *data = x.ptr<char>(j);
for(int i = 0; i<xnl; i++)
{
int value = data[i];
std::cout<<value<<" ";
}
std::cout<<std::endl;
}三.形態(tài)學(xué)操作—腐蝕
腐蝕就是清除掉圖像的一些毛刺和細(xì)節(jié)，腐蝕一般可以用來消除噪點(diǎn)，分割出獨(dú)立的圖像元素等。其本質(zhì)上也是一種空間濾波，設(shè)定一個(gè)掩模，掩模中心逐次滑過每一個(gè)像素點(diǎn)，當(dāng)前像素點(diǎn)（即掩模中心所對應(yīng)的位置）的值設(shè)為掩模覆蓋區(qū)域中像素的最小值。
腐蝕原理
膨脹或者腐蝕操作就是將圖像（或圖像的一部分區(qū)域，我們稱之為圖像A）與結(jié)構(gòu)元素（我們稱之為卷積核B）進(jìn)行卷積。核可以是任何的形狀和大小，擁有一個(gè)單獨(dú)定義出來的參考點(diǎn)，我們稱其為錨點(diǎn)（anchorpoin）。多數(shù)情況下，核是一個(gè)小的中間帶有參考點(diǎn)和實(shí)心正方形或者圓盤，可以把核視為模板或者掩碼。掩膜中心位置的像素點(diǎn)是否與周圍領(lǐng)域的像素點(diǎn)顏色一樣（即是否是白色點(diǎn)，即像素值是否為255），若一致，則保留，不一致則該點(diǎn)變?yōu)楹谏ㄖ导礊?）。
腐蝕函數(shù)API接口
dst=cv2.erode(
InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray kernel,
Point anchor=Point(-1,-1),
int iterations=1,
int borderType=BORDER_CONSTANT,
const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()
); 參數(shù)說明：
第一個(gè)參數(shù)，InputArray類型的src，輸入圖像，即源圖像，填Mat類的對象即可。圖像通道的數(shù)量可以是任意的，但圖像深度應(yīng)為CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或 CV_64F其中之一。
第二個(gè)參數(shù)，OutputArray類型的dst，即目標(biāo)圖像，需要和源圖片有一樣的尺寸和類型。
第三個(gè)參數(shù)，InputArray類型的kernel，膨脹操作的核。若為NULL時(shí)，表示的是使用參考點(diǎn)位于中心3x3的核。
我們一般使用函數(shù) getStructuringElement配合這個(gè)參數(shù)的使用。getStructuringElement函數(shù)會返回指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素（內(nèi)核矩陣）。
其中，getStructuringElement函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)表示內(nèi)核的形狀，我們可以選擇如下三種形狀之一:
- 矩形: MORPH_RECT
- 交叉形: MORPH_CROSS
- 橢圓形: MORPH_ELLIPSE
而getStructuringElement函數(shù)的第二和第三個(gè)參數(shù)分別是內(nèi)核的尺寸以及錨點(diǎn)的位置。
我們一般在調(diào)用erode以及dilate函數(shù)之前，先定義一個(gè)Mat類型的變量來獲得getStructuringElement函數(shù)的返回值。對于錨點(diǎn)的位置，有默認(rèn)值Point(-1,-1)，表示錨點(diǎn)位于中心。且需要注意，十字形的element形狀唯一依賴于錨點(diǎn)的位置。而在其他情況下，錨點(diǎn)只是影響了形態(tài)學(xué)運(yùn)算結(jié)果的偏移。
getStructuringElement函數(shù)相關(guān)的調(diào)用示例代碼如下：
調(diào)用這樣之后，我們便可以在接下來調(diào)用erode或dilate函數(shù)時(shí)，第三個(gè)參數(shù)填保存了getStructuringElement返回值的Mat類型變量。對應(yīng)于我們上面的示例，就是填element變量。
第四個(gè)參數(shù)，Point類型的anchor，錨的位置，其有默認(rèn)值（-1，-1），表示錨位于中心。
第五個(gè)參數(shù)，int類型的iterations，迭代使用erode（）函數(shù)的次數(shù)，默認(rèn)值為1。
第六個(gè)參數(shù)，int類型的borderType，用于推斷圖像外部像素的某種邊界模式。注意它有默認(rèn)值BORDER_DEFAULT。
第七個(gè)參數(shù)，const Scalar&類型的borderValue，當(dāng)邊界為常數(shù)時(shí)的邊界值，有默認(rèn)值morphologyDefaultBorderValue()，一般我們不用去管他。需要用到它時(shí)，可以看官方文檔中的createMorphologyFilter()函數(shù)得到更詳細(xì)的解釋。
使用erode函數(shù)，一般我們只需要填前面的三個(gè)參數(shù)，后面的四個(gè)參數(shù)都有默認(rèn)值。而且往往結(jié)合getStructuringElement一起使用。
腐蝕的具體操作是：用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素(一般是3×3的大小)掃描圖像中的每一個(gè)像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為1，則該像素為1，否則為0。
膨脹的具體操作是：用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素(一般是3×3的大小)掃描圖像中的每一個(gè)像素，用結(jié)構(gòu)元素中的每一個(gè)像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為0，則該像素為0，否則為1。
代碼實(shí)現(xiàn)：
#include"stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include<stdio.h>
using namespace cv;
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
Mat image1 = imread("F:/photo/qx.jpg", 1);
namedWindow("input_picture1");
imshow("input_picture1", image1);
Mat image2;
Mat image3;
cvtColor(image1, image2, COLOR_RGB2GRAY);
namedWindow("input_picture2");
imshow("input_picture2", image2);
threshold(image2, image3, 65, 255, THRESH_BINARY);
namedWindow("input_picture3");
imshow("input_picture3", image3);
Mat eroded;
erode(image3, eroded, Mat());
namedWindow("erode");
imshow("erode", eroded);
Mat dilated;
dilate(image3, dilated, Mat());
namedWindow("dilate");
imshow("dilate", dilated);
waitKey(0);
return 0;
}圖像處理效果
原圖和灰度圖
灰度圖和二值化圖：
二值化圖像腐蝕膨脹效果：
到此這篇關(guān)于OpenCV圖像處理之實(shí)現(xiàn)圖像膨脹腐蝕操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV圖像膨脹腐蝕內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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