作用

膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。其卷积操作非常简单，对于图像的每个像素，取其一定的邻域，计算最大值/最小值作为新图像对应像素位置的像素值。其中,取最大值就是膨胀，取最小值就是腐蚀。膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：

• 消除噪声
• 分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素。
• 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域
• 求出图像的梯度
  图像梯度计算的是图像变化的速度

算子

膨胀算子

膨胀操作是取每个位置领域内最大值，所以膨胀后输出图像的总体亮度的平均值比起原图会有所升高，图像中比较亮的区域的面积会变大，而较暗物体的尺寸会减小甚至消失。(增加高亮部分)

void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );
/*******************************************************************
*			src： 					输入图像
*			dst：					输出图像
*			kernel:					膨胀操作的核
*					参数为0:中心3*3的核
*			anchor：					锚点
*					(-1,-1):表示位于中心
*			iterations:				 迭代的次数
*			borderType:				 图像外部像素的某种边界模式
*			borderValue:			 边界值，一般不管
*********************************************************************/

腐蚀算子

膨胀和腐蚀是一对好基友，是相反的一对操作，所以腐蚀就是求局部最小值的操作。(减少高亮部分)

void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );
/*******************************************************************
*			src： 					输入图像
*			dst：					输出图像
*			kernel:					 腐蚀操作的核
*					参数为0:中心3*3的核
*			anchor：					锚点
*					(-1,-1):表示位于中心
*			iterations:				 迭代的次数
*			borderType:				 断图像外部像素的某种边界模式
*			borderValue:			 边界值，一般不管
*********************************************************************/

获取结构元素

getStructuringElement函数可用于构造一个特定大小和形状的结构元素，用于图像形态学处理

Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1));
/*******************************************************************
*			shape： 					形状类型
*			ksize：					大小
*			anchor：					锚点
*					(-1,-1):表示位于中心
*********************************************************************/
//shape取值
enum MorphShapes {
    MORPH_RECT    = 0, //矩形
    MORPH_CROSS   = 1, //十字交叉
    MORPH_ELLIPSE = 2  //椭圆                   
};

轨迹条算子

createTrackbar("Min Threshold:", window_name, &lowThreshold, max_lowThreshold, CannyThreshold);
/*
 * "Min Threshold": trackbar的名字
 * window_name: 显示图片的窗口的名字
 * &lowThreshold: trackbar改变的参数的地址
 * max_lowThreshold: trackbar所改变的参数的最大值
 * CannyThreshold: 回调函数，当用户通过trackbar改变参数值时会调用一次此回调函数
 * 此回调函数中的参数均为全局变量 故所有地方均可以调用
	*/

代码

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

Mat src, dst;
char OUTPUT_WIN[] = "output image";
int element_size = 1;
int max_size = 21;
void CallBack_Demo(int, void*);
int main()
{
	src = imread("test.jpg");//读取图片
	if (src.empty())
	{
		cout << "could not load img...";
		return -1;
	}
	namedWindow("test");//设置窗口名称
	imshow("test", src);

	namedWindow(OUTPUT_WIN);
	createTrackbar("Element Size :", OUTPUT_WIN, &element_size, max_size, CallBack_Demo);
	CallBack_Demo(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}

void CallBack_Demo(int, void*)
{
	int s = element_size  + 1;
	Mat structureElement = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s, s), Point(-1, -1));
	dilate(src, dst, structureElement, Point(-1, -1), 1);
	//erode(src, dst, structureElement);
	imshow(OUTPUT_WIN, dst);
}