opencv(C++) 变换图像与形态学操作

文章目录

    • 使用腐蚀和膨胀图像形态滤波器
      • 实现案例
    • 使用形态学滤波器对图像进行开运算和闭运算
      • 实现案例
    • 在灰度图像上应用形态学操作算子
      • 形态学梯度(Morphological Gradient)
      • 黑帽变换(Black-hat Transform)
    • 使用分水岭算法进行图像分割
    • 使用 MSER 提取显著区域
      • MSER 检测与可视化

使用腐蚀和膨胀图像形态滤波器

腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)是最基本的形态学操作。
数学形态学中最基本的组成部分是结构元素(structuring element)。一个结构元素可以简单地定义为一组像素的排列方式(如下图中的方形结构),并在这组像素中定义一个原点(也称为锚点)。
opencv(C++) 变换图像与形态学操作_第1张图片
应用形态学滤波器的过程,就是使用这个结构元素去“探测”图像中的每一个像素。当结构元素的原点与图像中的某个像素对齐时,结构元素与图像的交集就定义了一组像素,在这组像素上会执行特定的形态学操作(如下图中阴影显示的九个像素)。

结构元素可以是任意形状的,常用的是简单的形状,例如方形、圆形或菱形,并且通常将原点置于中心位置。自定义的结构元素在某些情况下也非常有用,可以用于强调或消除具有特定形状的区域。

实现案例

腐蚀和膨胀在OpenCV中通过简单的函数实现,分别为cv::erode和cv::dilate

cv::Mat image = cv::imread("binary.bmp");
// 腐蚀图像
// 使用默认的3x3结构元素(SE)
cv::Mat eroded; // 目标图像
cv::erode(image, eroded, cv::Mat());

// 膨胀图像
cv::Mat dilated; // 目标图像
cv::dilate(image, dilated, cv::Mat());

腐蚀操作将当前像素替换为在所定义的像素集中找到的最小像素值。
相反,膨胀是一个互补的操作,它将当前像素替换为最大像素值。由于输入的二值图像只包含黑色(值0)和白色(值255)像素,每个像素都将被替换成黑色或白色像素。
默认情况下,OpenCV使用3x3的方形结构元素。当在函数调用中指定一个空矩阵(即cv::Mat())作为第三个参数时,默认结构元素就会被使用。也可以通过提供一个非零元素定义结构元素的矩阵来指定任何大小(和形状)的结构元素。例如,应用一个7x7的结构元素的方法如下:

// 创建一个包含所有1的7x7矩阵
cv::Mat element(7, 7, CV_8U, cv::Scalar(1));
// 使用该结构元素腐蚀图像
cv::erode(image, eroded, element);

// 腐蚀图像3次
cv::erode(image, eroded, cv::Mat(), cv::Point(-1,-1), 3);
#include 
#include 
#include 
#include 

int main() {
   
    // 设置随机数种子
    std::srand(std::time(nullptr));

    // 图像尺寸
    int height = 400, width = 400;

    // 创建一个空的单通道灰度图像
    cv::Mat image = cv::Mat(height, width, CV_8UC1);

    // 填充随机值
    for(int y = 0; y < height; ++y) {
   
        for(int x = 0; x < width; ++x) {
   
            // 随机生成0或255,以创建二值图像
            image.at<uchar>(y, x) = (std::rand() % 2) * 255;
        }
    }

    // 创建用于存储处理结果的图像
    cv::Mat eroded, dilated;

    // 使用默认的3x3结构元素进行腐蚀操作
    cv::erode(image, eroded, cv::Mat());

    // 使用默认的3x3结构元素进行膨胀操作
    cv::dilate(image, dilated, cv::Mat());

    // 显示原图
    cv::imshow("Original Image", image);

    // 显示腐蚀后的图像
    cv::imshow("Eroded Image", eroded);

    // 显示膨胀后的图像
    cv::imshow("Dilated Image", dilated);

    // 等待用户按键以关闭所有窗口
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

opencv(C++) 变换图像与形态学操作_第2张图片

使用形态学滤波器对图像进行开运算和闭运算

  • 开运算(Opening) = 先腐蚀后膨胀
  • 闭运算(Closing) = 先膨胀后腐蚀
// rc: 输入图像
// dst: 输出图像
// op: 操作类型,如 cv::MORPH_OPEN 或 cv::MORPH_CLOSE
// kernel: 结构元素(通常用 cv::getStructuringElement 创建)
cv::morphologyEx(src, dst, op, kernel);

实现案例

#include 

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