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一、相关概念

1.什么叫形态学

形态学，英文名称morphology，根据网络上专业的说法，它是一种基于形状的图像处理技术，通过结构元素与图像进行特定运算的方式来改变图像的形态和特征。结构元素是一种小型、预定义的形状，通常是矩形、圆形或者椭圆形。

形态学操作的对象，一般是 二值化后的灰度图，对于普通灰度图、彩色图像，一般不用形态学操作。

2.形态学操作的目的

形态学操作后，可以保留二值化图像主要特征，消除噪点、孤立点的影响，更容易的获取到目标区域。这个操作在图像处理里面非常重要，基本上50%的图像处理例子都会用到。

3.形态学都包含哪些操作

腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽，击中与击不中，名字是不是听起来都挺特殊的，别着急，咱们一个一个的举例子。

4.结构元素StructuringElement

在正式讲各种形态学操作之前，还有一个名字要解释一下，就是结构元素(Structuring Element)，也可以叫卷积核。可以理解为结构元素是由值为1的矩阵组成，假设是7 * 7 的结构元素，那就是以目标点P(x,y)为中心，对周边邻域7 * 7 大小的范围内进行计算，得到的结果就是输出图像P(x,y)点的值。

二、腐蚀

1.什么叫腐蚀

二值化图片以黑色为背景，白色为前景物体。腐蚀就是收缩前景物体的边缘。其原理是将一个结构元素在图像上滑动，如果结构元素对应的原图的所有像素值为1(或者255)，那么中心元素就保持原来的值，否则变为零。

假设有一副图像如下图，灰色底色是背景，黄色底色是前景物体。

定义一个结构元素，大小是3 * 3，也就是这样的

如果对左侧绿底色的255那个点做腐蚀操作，根据结构元素大小，提取出的计算区域是

在这9个值中，存在等于0的点，因此输出图像中，这个绿底色255点的值就是0。如果对右边绿底色255进行腐蚀呢，它提取出的计算区域是

因为9个值都是255，因此这个点的腐蚀结果，还是255。

2.腐蚀的作用

腐蚀操作可以去除白色前景物体的边缘毛刺，也可以断开相连的白色前景。 各种形态学操作的作用要记清楚了。

3.腐蚀的函数

Emgu CV中，腐蚀的函数定义如下：

public static void Erode(
	IInputArray src,  // 输入图像
	IOutputArray dst, // 输入图像
	IInputArray element, // 结构元素大小
	Point anchor, // 锚点位置，默认为中心new Point(-1, -1)
	int iterations, // 腐蚀操作迭代次数
	BorderType borderType, // 边界填充方式，一般取默认
	MCvScalar borderValue // 边界值，使用时一般写成new MCvScalar()
)

三、演示

1.原始素材

原始素材定义为srcMat，是一张黑色背景，白色前景的图像。

2.代码

Emgu CV在背景图片中找到目标图片的黄色小球，代码如下：

Mat tempMat = srcMat.Clone();
Mat gray = new Mat();
Mat dstMat = new Mat();
int kernelX = Convert.ToInt16(TextBoxX.Text.Trim().ToString()); // structuring element结构元素 或者 kernel 内核的X值，水平方向
int kernelY = Convert.ToInt16(TextBoxY.Text.Trim().ToString()); // structuring element结构元素 或者 kernel 内核的X值，垂直方向
int iterations = Convert.ToInt16(TextBoxIterations.Text.Trim().ToString()); // 需要执行腐蚀的次数

// 要转成灰度图
CvInvoke.CvtColor(tempMat, gray, ColorConversion.Bgr2Gray);

// 定义结构元素，其中元素的形状是矩形，size大小由两个文本框决定，默认锚点new Point(-1,-1)是指在中心
Mat element = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Rectangle, new System.Drawing.Size(kernelX, kernelY), new System.Drawing.Point(-1, -1));

// 开始腐蚀，其中锚点位置new Point(-1, -1)代表中心
CvInvoke.Erode(gray, dstMat, element, new System.Drawing.Point(-1, -1), iterations, BorderType.Default, new MCvScalar());
CvInvoke.Imshow("Gray, " + gray.Size.ToString(), gray);
CvInvoke.Imshow("Erode, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);

注意哈，结构元素的内核要对水平方向和垂直方向分别定义。

3.运行结果

假设kernelX = 3，kernelY =3，iterations = 1， 其腐蚀结果如下所示：

白色区域是不是变细了，而且白色矩形的边缘毛刺，也被腐蚀掉了。假设kernelX = 9，kernelY =1，iterations = 1， 其腐蚀结果如下所示：

这次就是水平方向的前景形状还能保留，垂直方向的直线(或者曲线形状)，很多都被腐蚀没了，为什么呢？就是因为结构元素，其X方向是9，也就是水平方向以目标点为中心，左右9个计算区域内，有值为0的就输出。水平方向计算区域大了，只有横向的白色区间越大，目标点是255的可能性才越大。而结构元素Y方向是1，也就是垂直方向计算区域只有目标点，目标点是255结果就输出255；目标点是0结果就输出0。假设kernelX = 1，kernelY =13，iterations = 1， 其腐蚀结果如下所示：

是不是水平方向的前景被腐蚀了很多，但垂直方向的前景基本保留了。这个原理需要仔细理解一下，先记住腐蚀操作的结论：

1、结构元素水平方向值越大，目标图像中竖向前景越容易被腐蚀。
2、结构元素垂直方向值越大，目标图像中水平前景越容易被腐蚀。
3、iterations(执行次数)越大，目标图像被腐蚀的越多。

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原创不易，请勿抄袭。共同进步，相互学习。