有关opencv的学习（16）—图像的膨胀和腐蚀(2)

形态学其他操作:

开运算、闭运算、顶帽、黒帽、形态学梯度

基于膨胀腐蚀基础, 利用morphologyEx()函数进行操作。

核心函数为：

CV_EXPORTS_W void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,

int op, InputArray kernel,

Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1,

int borderType=BORDER_CONSTANT,

const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() );

src: 输入原图像。

dst: 输出图像要求和src一样的尺寸和类型。

op: 表示形态学运算的类型, 可以取如下值:

enum { MORPH_ERODE=CV_MOP_ERODE, MORPH_DILATE=CV_MOP_DILATE,

MORPH_OPEN=CV_MOP_OPEN, MORPH_CLOSE=CV_MOP_CLOSE,

MORPH_GRADIENT=CV_MOP_GRADIENT, MORPH_TOPHAT=CV_MOP_TOPHAT,

MORPH_BLACKHAT=CV_MOP_BLACKHAT, MORPH_HITMISS };

kernel: 形态学运算内核, 若为NULL, 表示使用参考点位于中心的3x3内核, 一般使用getStruecuringElement函数获得。

anchor: 锚的位置, 默认值Point(-1,-1), 表示位于中心。

interations: 迭代使用函数的次数, 默认为1。

borderType: 边界模式, 一般采用默认值。

borderValue: 边界值, 一般采用默认值。

一、开运算

开运算是先腐蚀后膨胀的过程, 开运算可以用来消除小物体, 在纤细点处分离物体, 并在平滑较大物体边界的同时不明显的改变其面积。

cv::morphologyEx(image, openedImage, cv::MORPH_OPEN, element);

代码如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;


//加入椒盐噪声
void salt(Mat image, int n)
{
    int i,j;
    for (int k=0; k<n; k++)
    {
        // rand()是随机数生成器
        i= rand()%image.cols;
        j= rand()%image.rows;
        if (image.type() == CV_8UC1)
        { // 灰度图像
            image.at<uchar>(j,i)= 255;
        }
        else if (image.type() == CV_8UC3)
        { // 彩色图像
            image.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]= 255;
            image.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]= 255;
            image.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]= 255;
        }
    }
}


int main( )
{
    Mat image=imread("/Users/zhangxiaoyu/Desktop/lena.jpg");
    if(image.empty())
    {
        cout<<"Error!cannot be read...../n";
        return -1;
    }
    
    salt(image, 5000);
    
    namedWindow("saltImage");
    imshow("saltImage", image);
    
    cv::Mat openedImage;
    cv::Mat element3(3,3,CV_8U,cv::Scalar(1));
    cv::Mat opened;
    cv::morphologyEx(image, openedImage, cv::MORPH_OPEN, element3);
    
    namedWindow("openedImage");
    imshow("openedImage", openedImage);
    waitKey(0);
    
}

如下图所示：