图像形态学的操作

OpenCV的形态学操作，多数是基于膨胀（dilate）与腐蚀（erode）形成的，在二值图像处理和灰度图像处理中有很多运用；彩色图像直接进行图像形态学操作效果不好；图像形态学操作主要针对二值图像
1、开操作-open;
2、闭操作-close;
3、形态学梯度- Morphological Gradient;
4、顶帽-top hat;
5、黑帽-black hat；

开操作（open）

1、开操作：指先腐蚀后膨胀；
2、可以去除小的对象；假设对象是前景色，背景是黑***r>

闭操作（close）

1、闭操作：指先膨胀后腐蚀；
2、可以填充小的洞（fill hole），假设对象是前景色，背景是黑***r>

形态学梯度（Morphological Gradient）

1、膨胀减去腐蚀；
2、又称为基本梯度，每个像素的值不同成梯度（其他还包括内部梯度（原图-腐蚀图），方向梯度（在x,y方向进行梯度计算））

顶帽（Tophat）

1、顶帽：指原图像与开操作之间的差值图像；

黑帽（Blackhat）

1、黑帽：指闭操作图像与原图像的差值图像；

相关API

1、形态学操作API：morphologyEx(src, dest, CV_MOP_BLACKHAT , kernel);（形态学扩展 ）

//参数说明：
morphologyEx(src, dest, CV_MOP_BLACKHAT , kernel);
src : 输入图像
dest : 输出图像
int OPT : 形态学操作类型，可以传入的宏参数有：CV_MOP_OPEN/CV_MOP_CLOSE/CV_MOP_GRADIENT/CV_MOP_TOPHAT/CV_MOP_BLACKHAT;
Mat kernel : 结构元素
int iteration : 迭代次数，默认是1

Code

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
   
	Mat src = imread("C:\\Users\\hello\\Desktop\\9.jpg");
	if (!src.data)
	{
   
		cout << "could not load the image..." << endl;
		return -1;
	}
	namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input image", src);

	char output_title[] = "morphology demo";
	namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	Mat dest;
	//结构元素大小的选取和要去除的对象有关系，必须能够部分覆盖要去除的对象；
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(11,11),Point(-1,-1));
	//开操作
	//morphologyEx(src, dest, CV_MOP_OPEN, kernel);
	//闭操作
	//morphologyEx(src, dest, CV_MOP_CLOSE, kernel);
	//形态学梯度
	morphologyEx(src, dest, CV_MOP_GRADIENT, kernel);
	//Tophat
	//morphologyEx(src, dest, CV_MOP_TOPHAT, kernel);
	//Blackhat
	morphologyEx(src, dest, CV_MOP_BLACKHAT, kernel);

	imshow(output_title, dest);

	waitKey(0);
	return 0;
}

效果

形态学腐蚀：

顶帽：
黑帽：（闭操作的特性是填洞）（实际运用中可以用来寻找坏点）