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形态学边界提取

news 来源：原创 2024/5/14 10:52:42

Opencv中函数getStructuringElement()可以生成形态学操作中用到的核，函数原型：

Mat getStructuringElement(int shape, //核的形状  0：矩形  1：十字交叉形  2： 椭圆 
						  Size ksize,//核大小
						  Point anchor=Point(-1,-1) //核中心位置，默认位于形状中心处
						  );

矩形、十字交叉形和椭圆形的区别可以通过输出矩阵对比一下：

#include "core/core.hpp"
#include "highgui/highgui.hpp"
#include "imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>

using namespace cv;

int main(int argc,char *argv[])
{
	Mat elementRect,elementCross,elementEllipse;
	elementRect=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));
	elementCross=getStructuringElement(MORPH_CROSS,Size(3,3),Point(-1,-1));
	elementEllipse=getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE,Size(3,5),Point(-1,-1));

	std::cout<<"3*3矩形核："<<std::endl<<elementRect<<std::endl;
	std::cout<<"3*3十字叉形核："<<std::endl<<elementCross<<std::endl;
	std::cout<<"3*3椭圆形核："<<std::endl<<elementEllipse<<std::endl;
	system("pause");
}

输出：

膨胀从字面上理解就知道是对图像胀大的操作，使图像中的物体的轮廓向外发散，体积变大；

腐蚀从字面上理解就知道是对图像缩小的操作，腐蚀了就意味着图像中物体的边界被侵蚀了，轮廓向内收缩，体积变小了。

要注意的是这里的膨胀和腐蚀的概念是针对图像中高亮区域而言的（二值图像中对应像素值255，白色），变大和缩小也是针对图像中高亮的部分。

所以对图像执行膨胀，对高亮区域是胀大，面积增大，对暗区域相当于是腐蚀，面积缩小。

下边的小程序利用形态学的膨胀和腐蚀操作提取边界。

#include "core/core.hpp"
#include "highgui/highgui.hpp"
#include "imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;


int main(int argc,char *argv[])
{
	Mat image,imageGray,imageDilate,imageErode,imageBorder;
	image=imread(argv[1]);
	resize(image,image,Size(400,400));
	cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY);

	//enum { MORPH_RECT=0, MORPH_CROSS=1, MORPH_ELLIPSE=2 };
	Mat element=getStructuringElement(1,Size(3,3),Point(-1,-1));
	dilate(imageGray,imageDilate,element,Point(-1,-1));
	erode(imageGray,imageErode,element,Point(-1,-1));
	imageBorder=imageDilate-imageErode;
	imshow("Source image",image);
	imshow("Dilate",imageDilate);
	imshow("Erode",imageErode);
	imshow("Border",imageBorder);	
	waitKey();
}