一、形态学应用案例

开、闭运算、形态学梯度等原理：
在这里插入图片描述

相关函数:

morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, lnputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBordervalue())

op:形态学操作的类型标志。见下图：
iterations:处理的次数。
在这里插入图片描述
应用案例如下：

int main() {

	//读取图片
	Mat src = imread("图片1.png", IMREAD_GRAYSCALE);
	if (src.empty())
	{
		printf("不能打开空图片");
		return -1;
	}

	//二值化计算
	threshold(src, src, 80, 255, THRESH_BINARY);

	//构建5*5矩形结构元素
	Mat kernel_keys = getStructuringElement(0, Size(5, 5));

	Mat src_open, src_close, src_gradient, src_tophat, src_blackbat, src_hitmiss;

	//开运算
	morphologyEx(src, src_open, MORPH_OPEN, kernel_keys);
	imshow("o", src_open);

	//闭运算
	morphologyEx(src, src_close, MORPH_CLOSE, kernel_keys);
	imshow("c", src_close);

	//梯度运算
	morphologyEx(src, src_gradient, MORPH_CLOSE, kernel_keys);
	imshow("g", src_gradient);

	//顶帽运算
	morphologyEx(src, src_tophat, MORPH_TOPHAT, kernel_keys);
	imshow("t", src_tophat);

	//黑帽运算
	morphologyEx(src, src_blackbat, MORPH_BLACKHAT, kernel_keys);
	imshow("b", src_blackbat);

	//击中击不中运算
	morphologyEx(src, src_hitmiss, MORPH_HITMISS, kernel_keys);
	imshow("h", src_hitmiss);


	waitKey(0);
	return 0;

}

二、图像细化

图像细化原理：
图像细化是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度的过程，又被称为“骨架化”。删除像素点的标准:
在这里插入图片描述
首先计算p1中八邻域像素值之和并满足下列几点要求：
1、首先判断p1像素点周围有多少黑色像素点（数值为0），若其满足大于等于二、小于等于六时，则满足第一个条件。
2、在八邻域像素点中，顺时针旋转，像素有多少次由黑变到白的形式。当其仅有一次时，则满足第二个条件。
3、p2p4p6=时，则满足第三个条件
4、p4p6p8=时，则满足第四个条件
第二次细化见上图右侧红框，这里就不再赘述。
相关函数：

thinning(InputArray src, OutputArray dst,int thinningType = THINNING_ZHANGSUEN)

src:输入图像，必须是CV_8U的单通道图像。
dst:输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和数据类型。
thinningType:细化算法选择标志，可以选择的参数THINNING_ZHANGSUEN （简记为0）和THINNING_GUOHALL(简记为1）。
应用此函数之前需要对opencv的基础版本进行扩展，这里我们进行简单的记录。

在这里我们需要用到三个内容：
1、CMake 官方下载网址：https://cmake.org/download/
这里我们选择对应的版本，在这里我们安装的是3.4.16，因此我们这里安装的版本如下：在这里插入图片描述
cmake的安装过程如下：
流程概括如下：
1、找到安装包，双击打开
2、打开界面，点击Next
3、勾选协议，点击Next
4、选择添加 CMake 到系统环境变量，勾选创建桌面图标（可选项），点击Next
5、选择安装路径（路径不能出现汉字，防止报错），点击Next
6、点击 Install 进行安装
7、进入安装界面，稍等片刻
8、安装结束，点击 Finish 完成安装
至此安装Cmake软件结束。除此之外我们还需要下载opencv基础版源码以及扩展版源码：
我们直接进入github，https://github.com/opencv/opencv:
在这里插入图片描述
点击红框位置，并下载对应版本的源码。
扩展包的链接如下：https://github.com/opencv/opencv_contrib。下载对应版本的源码。并将下载的源码解压，我这里存放的路径如下：

在这里插入图片描述
这里build是存放编译后的文件内容，opencv这一文件夹忽略。
然后我们打开cmake:

需要设置两个路径，第一个路径是我们opencv的根目录、一个是我们编译后的文件需要存放的文件夹，设置完成后我们点击configure开始编译，我这里编译还是比较顺利的，一步完成，完成后我们需要根据自己的需求勾选需要的选项内容。在这里我只设置了一些基础内容，勾选了BUILD_opencv_world、OPENCV_ENABLE_NONFREE，以及设置了OPENCV_ EXTRA MODULES PATH的路径：在这里插入图片描述
设置完成之后我们就可以开始再次编译了，编译完成之后如果没有报错就可以点击Generate生成编译文件了。生成之后我们点击Open_Project使用VS017进行编译，进入到VS2017之后我们选择生成-批生成-勾选对应的选项进行编译。至此我们就可以使用扩展包了。以前安装过opencv基础版的同学，记住要在使用之前将环境变量更换为重新编译之后的路径。

图像细化函数的应用实例：

int main() {

	//读取图片
	Mat src = imread("图片1.png", IMREAD_GRAYSCALE);
	if (src.empty())
	{
		printf("不能打开空图片");
		return -1;
	}

	//创建黑色背景
	Mat back = Mat::zeros(100, 200, CV_8UC1);

	//添加文字
	putText(back, "qwe", Point(30, 30), 2, 1, Scalar(255), 2);

	//添加实心圆
	circle(back, Point(80, 75), 10, Scalar(255), -1);

	//添加圆环
	circle(back, Point(80, 75), 10, Scalar(255), 3);

	//开始细化
	Mat thin1, thin2;
	ximgproc::thinning(src, thin1, 0);
	ximgproc::thinning(back, thin2, 0);

	imshow("q", thin1);
	imshow("w", thin2);
	waitKey(0);
	return 0;
}