【opencv】基本图像形态学操作

图像形态学的作用是简化图像数据，保持基本图像特性，取出不相干结构等。 目录： 1.erode（） 2.dilate（） 3.morphologyEx（）//MORPH_OPEN 4.morphologyEx（）//MORPH_CLOSE

1.erode（） 腐蚀运算 作用：去除一些粘连像素，以及去除噪音 参数一： InputArray src: Mat类，通道数量不限，但深度应为CV_8U,CV_16U… 参数二：OutputArray dst: 输出图像，需要有和原图片一样的尺寸和类型 参数三：InputArray kernel: 腐蚀操作的内核，一般用3*3的核 参数四：Point anchor:锚的位置，默认用（-1，-1） 参数五：int iterations:使用函数的次数

2.dilate（） 膨胀运算 作于：由于无法实现理想的二值化，使得原本被连通的像素集被分成不同的连通域，从而影响目标的提取，可以通过膨胀恢复连通性 参数一：InputArray src: Mat类，通道数量不限，但深度应为CV_8U,CV_16U… 参数二：OutputArray dst: 输出图像，需要有和原图片一样的尺寸和类型 参数三： InputArray kernel: 腐蚀操作的内核，一般用3*3的核 参数四： Point anchor:锚的位置，默认用（-1，-1） 参数五：int iterations:使用函数的次数

由于单纯的腐蚀运算或膨胀运算仍旧不能达到预期的效果，还可以进行开运算或闭运算。 3.morphologyEx（）//MORPH_OPEN 开运算 先对图像进行3×3腐蚀，再对图像进行3×3膨胀 参数一：InputArray src: Mat类，通道数量不限，但深度应为CV_8U,CV_16U… . 参数二：OutputArray dst: 输出图像，需要有和原图片一样的尺寸和类型 参数三： int op:表示形态学运算的类型，如MORPH_OPEN、MORPH_CLOSE分别代表开运算和闭运算 参数四：InputArray kernel: 腐蚀操作的内核，一般用3*3的核 参数五：Point anchor:锚的位置，一般用（-1，-1） 参数六：int iterations:使用函数的次数

4.morphologyEx（）//MORPH_CLOSE 闭运算 先对图像进行膨胀，再对膨胀结果进行腐蚀

参考代码如下：

#include<opencv2opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
          
   
	Mat img = imread("D:\photogallery\其他\硬币.png");
	Mat imgGray,imgThresh, imgErode, imgDil, imgOpen, imgClose;
	//转灰度二值化
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	threshold(imgGray, imgThresh, 100, 255, THRESH_OTSU);
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));
	//腐蚀
	erode(imgThresh, imgErode, element, Point(-1, -1), 1);
	//膨胀
	dilate(imgThresh, imgDil, element, Point(-1, -1), 1);
	//开运算
	morphologyEx(imgThresh, imgOpen, MORPH_OPEN, element, Point(-1, -1), 1);
	//闭运算
	morphologyEx(imgThresh, imgClose, MORPH_CLOSE, element);

	imshow("img", img);
	imshow("imgGray", imgGray);
	imshow("imgThresh", imgThresh);
	imshow("imgErode", imgErode);
	imshow("imgDil", imgDil);
	imshow("imgOpen", imgOpen);
	imshow("imgClose", imgClose);
	waitKey(0);

	return 0;
}

运行结果如下：