imgproc模組 更多形態學操作

1.目的

（1）開運算

（2）閉運算

（3）形態學梯度

（4）頂帽

（5）黑帽

2.原理

（1）開運算

開運算是通過先對影象腐蝕再膨脹實現的。能夠排除小團塊物體(假設物體較背景明亮)。請看下面，左圖是原影象，右圖是採用開運算轉換之後的結果圖。 觀察發現字母拐彎處的白色空間消失。

（2）閉運算

閉運算是通過先對影象膨脹再腐蝕實現的。能夠排除小型黑洞(黑色區域)。

（3）形態梯度

膨脹圖與腐蝕圖之差，能夠保留物體的邊緣輪廓，如下所示:

（4）頂帽

原圖與開運算之差

（5）黑帽

閉運算與原圖之差

3.部分**解釋

/*

morphologyex引數解釋
src：輸入影象
dst：輸出影象
operation：形態**算型別
element：運算操作核心，由getstructuringelement獲取
*//*形態學操作morph_x的取值範圍是2-6
2:開運算
3：閉運算
4：形態梯度
5：頂帽
6：黑帽
*/morphologyex(src, dst, operation, element);

（1）commoninclude.h

#ifndef common_include

#define common_include
#include
#include
#include
#include
using
namespace
std;
using
namespace cv;
#endif

#include "commoninclude.h"

int morphology_elem = 0;
int morphology_operator = 0;
int morphology_size = 0;
//形態學操作morph_x的取值範圍是2-6
int max_elem = 2;
int max_operator = 4;
int max_kernel_size = 21;
mat src,dst;
void morphologyoperation(int, void*)
int main(int argc, char**argv)
src = imread(argv[1]);
namedwindow("morphologyoperation", cv_window_autosize);
createtrackbar("operator:\n 0: opening - 1: closing \n 2: gradient - 3: top hat \n 4: black hat", "morphologyoperation",
&morphology_operator, max_operator,
morphologyoperation);
createtrackbar("elem:\n 0:rectangle\n 1:cross\n 2:ellipse", "morphologyoperation",
&morphology_elem, max_elem,
morphologyoperation);
createtrackbar("kernel size:2*n+1","morphologyoperation",
&morphology_size, max_kernel_size,
morphologyoperation);
morphologyoperation(0,0);
waitkey(0);
return(0);
}

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