【opencv学习笔记】011之基本形态学操作（膨胀与腐蚀）

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形态学操作本身是图像处理要研究的内容，而计算机视觉要实现相关功能，也要实现图像的处理。在图像处理技术中，有一些的操作会对图像的形态发生改变，这些操作一般称之为形态学操作。讲的再专业一些：

图像形态学操作是基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学。

了解了什么是形态学操作，我们再来了解一下常用的几个形态学操作：

首先是两个基本操作

（1）膨胀：跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素，其中B作为结构体可以是任意形状。

（2）腐蚀：腐蚀跟膨胀操作的过程类似，唯一不同的是以最小值替换锚点重叠下图像的像素值。

其次基于基本操作的操作

（1）开操作：先腐蚀后膨胀，可以去掉小的对象。

（2）闭操作：先膨胀后腐蚀，可以填充小对象。

（3）形态学梯度：膨胀减去腐蚀。

（4）顶帽：顶帽是原图像与开操作图像之间的差值图像。

（5）黑帽：黑帽是闭操作图像与原图像之间的差值图像。

可能大家对于定义还是比较模糊，没有直观的感受，接下来，我就以具体的例子，带领大家一起来了解膨胀与腐蚀。

在讲之前，我们先来了解一下核。

在形态学中，因为要涉及到区域像素操作，我们就要设计一个核，在核范围内对像素进行操作。所以我们需要创建一个核，在这里，我们用到一个新的API：getStructuringElement()。

我们来看一下API：

Mat getStructuringElement(
    int shape, 
    Size ksize, 
    Point anchor = Point(-1,-1)
    );
其函数参数如下：
（1）int类型的shape，元素形状，可以是cv::MorphShapes之一。
（2）Size类型的ksize，结构化元素的大小。
（3）Point类型的anchor，默认值（-1，-1）,表示锚定位于中心。请注意，只有十字形元素的形状取决于锚定位置。在其他情况下，锚只是调节形态学操作结果的移动量。
这里主要说一下第一个参数，该参数主要有如下几种选择：
（1）MORPH_RECT：矩形结构区域。
（2）MORPH_CROSS，十字形结构区域。
（3）MORPH_ELLIPSE，椭圆结构区域，内接于矩形Rect（0，0，esize.width，0.esize.height）的填充椭圆。
 
1、膨胀
前面我们讲到，膨胀就是计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素。我们还记得，像素范围是在[0-255]，对于彩图来说，是一个六位的16进制数，如123456，其中12表示前两位，代表红色，34表示中间两位，代表绿色，56表示最后两位，代表蓝色。如果这6位都是最大，即为FFFFFF（255,255,255），图像的水印就是白色，如下图

如果这六位都是最小，即000000（0,0,0），图像水印就是纯黑色，如下图：

我们要使用像素最大值，来替换锚点的像素，也就是用区域内的像素最大的值代替区域内锚点的值，所谓锚点，就是区域的中心点。
我们考虑最简单的区域，一个3×3的正方形区域，锚点就是正方形区域的中心点，假设我们有下图中这个一维像素数组，
对于图中黄色区域，由于其中的最大值为255，所以其锚点处（红色数字）由9变为255。

当所有的都执行完该操作之后，生成的图像如下：

 我们以一幅图像为例，来直观的看一下执行膨胀前后的操作：

我们发现，经过膨胀操作，黑色变得更瘦了，我们可以理解为白色膨胀了。
 
1.API
讲完了原理，我们来讲一下API
void dilate(
    InputArray src,
    OutputArray dst, 
    InputArray kernel,
    Point anchor = Point(-1,-1),
    int iterations = 1,
    int borderType = BORDER_CONSTANT,
    const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue()
);

函数参数含义如下：
（1）InputArray类型的src，输入图像。通道数可以任意，但深度应为CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F之一。。
（2）OutputArray类型的dst，即目标图像，与输入图像有相同的尺寸和类型。
（3）InputArray类型的kernel，用于膨胀的结构元素；如果elemenat=Mat（），则使用3 x 3矩形结构元素。可以使用getStructuringElement创建内核。
（4）Point类型的anchor：锚定在元素中的位置；默认值（-1，-1）表示锚定在元素中心。。
（5）int类型的iterations：应用膨胀的次数。。
（6）int类型的borderType：像素外推方法，参见cv：：BorderTypes。
（7）Scalar类型的borderValue：恒定边框时的边框值。
一般来说，我们只需要设置前三个参数，后面的参数默认即可。
2.代码展示
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	Mat src, dst;
	src = imread("E:/image/girl.png");
	if (!src.data)
	{
		cout << "could not load image !";
		return -1;
	}
	imshow("src", src);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3), Point(-1,-1));
	dilate(src, dst, kernel);
	imshow("dilate-src", dst);
	waitKey(0);
	return 0;
}
3.执行结果


2、腐蚀
前面我们讲到，腐蚀就是计算B覆盖下A的最小像素值用来替换锚点的像素。我们要使用像素最小值，来替换锚点的像素，也就是用区域内的像素最小的值代替区域内锚点的值，所谓锚点，就是区域的中心点。
我们考虑最简单的区域，一个3×3的正方形区域，锚点就是正方形区域的中心点，假设我们有下图中这个一维像素数组，
对于图中黄色区域，由于其中的最大值为1，所以其锚点处（红色数字）由9变为1。

当所有的都执行完该操作之后，生成的图像如下：

 我们以一幅图像为例，来直观的看一下执行腐蚀前后的操作：、

通过对比，我们发现，就是黑色的区域变胖了，我们考虑一下腐蚀，比如浓硫酸的腐蚀，越腐蚀，黑色的部分就越多，所以腐蚀就是深色越来越浓，越来越多。
1.API
void erode(
    InputArray src,
    OutputArray dst, 
    InputArray kernel,
    Point anchor = Point(-1,-1),
    int iterations = 1,
    int borderType = BORDER_CONSTANT,
    const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue()
);
函数参数含义如下：
（1）InputArray类型的src，输入图像。该函数对通道是独立处理的，且可以处理任意通道数的图片，但需要注意，待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
（2）OutputArray类型的dst，即目标图像，与输入图像有相同的尺寸和类型。
（3）int类型的d，滤波过程中使用的每个像素邻域的直径。如果是非正的，则从sigmaSpace计算。
（4）double类型的sigmaColor ，颜色空间中过滤器sigma。参数值越大，意味着像素邻域（参见sigmaSpace）中的更多颜色将混合在一起，从而产生更大的半等色区域。
（5）double类型的sigmaSpace，在坐标空间中过滤器sigma。参数值越大，意味着更远的像素将相互影响，只要它们的颜色足够接近（参见sigmaColor）。当d大于0时，它指定邻域大小，而不考虑sigmaSpace。否则，d与sigmaSpace成比例。
（6）int类型的borderType，用于在图像外部外推像素的边框模式，具体请参见cv::BorderTypes。
 
2.代码展示
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	Mat src, dst;
	src = imread("E:/image/girl.png");
	if (!src.data)
	{
		cout << "could not load image !";
		return -1;
	}
	imshow("src", src);
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3), Point(-1,-1));
	erode(src, dst, kernel);
	imshow("erode-src", dst);
	waitKey(0);
	return 0;
}
3.执行结果

 
好啦今天的内容就讲到这里啦，希望大家能够多多练习，才能真正学懂啊！


作者：水亦心
                    

 
                


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