1.OpenCV形態(tài)學運算morphologyEx（開運算?、閉運算?、形態(tài)學梯度?、頂帽運算?、黑帽運算?、腐蝕運算?、膨脹運算?、擊中擊不中運算）

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void cv::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())

InputArray src:?輸入圖像，可以是Mat類型，對于圖像通道數(shù)無要求，但圖像深度必須是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F?
. OutPutArray dst:?目標圖像，與原圖像尺寸核類型相同?
. int op:?形態(tài)學運算的類型，可以通過MorphTypes查看，如下所示：?
標識符 | 運算類型?
MORPH_OPEN： 開運算?
MORPH_CLOSE ：閉運算?
MORPH_GRADIENT： 形態(tài)學梯度?
MORPH_TOPHAT：頂帽運算?
MORPH_BLACKHAT： 黑帽運算?
MORPH_ERODE ：腐蝕運算?
MORPH_DILATE ：膨脹運算?
MORPH_HITMISS: 擊中擊不中運算(只支持CV_8UC1類型的二值圖像)

. InputArray kernel:?形態(tài)學運算的內核，如果是Mat()則表示的是參考點位于內核中心3x3的核，前面也提到一般使用前需要定義一個Mat變量結合getStructuringElement()函數(shù)使用，getStructuringElement會返回指定形狀和尺寸的結構元素，這里再重申一下getStructuringElement的參數(shù)，其函數(shù)原型如下：

Mat cv::getStructuringElement ( int shape,Size ksize,Point anchor = Point(-1,-1))

int shape: kernel的形狀，由cv::MorphShapes指定，如下：

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分別是矩形(MORPH_RECT)、交叉形(MORPH_CROSS)、橢圓形(MORPH_ELLIPSE)?
. Size ksize: kernel的尺寸?
. Point anchor = Point(-1, -1): 錨點位置

. Point anchor=Point(-1, -1): 錨點位置?
. int iterations=1: 迭代使用函數(shù)的次數(shù)，默認值為1?
. int borderType=BORDER_CONSTANT: 用于推斷圖像外部像素的某種邊界模式，有默認值BORDER_CONSTANT?
. const Scalar & borderValue=morphologyDefaultBorderValue(): 當邊界為常數(shù)時的邊界值，可以通過createMorphologyFilter() 查看更多細節(jié)。

這些形態(tài)學操作都是可執(zhí)行就地操作(in-place)，對于多通道圖像，每個圖像通道進行單獨操作。

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2.示例

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#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){Mat srcImage = cv::imread("1.png", 1);if (!srcImage.data)return 1;Mat srcGray;cvtColor(srcImage, srcGray, CV_BGR2GRAY);// 定義結構元素Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));Mat topHatMat, blackHatMat;// 形態(tài)學Top-Hat 頂帽morphologyEx(srcGray, topHatMat,MORPH_TOPHAT, element);// 形態(tài)學Top-Hat 黑帽morphologyEx(srcGray, blackHatMat,MORPH_BLACKHAT, element);Mat Object_img;Object_img = srcGray + topHatMat - blackHatMat;imshow(" srcGray ", srcGray);imshow(" topHatMat ", topHatMat);imshow(" blackHatMat ", blackHatMat);imshow(" Object_img ", blackHatMat);waitKey(0);return 0;}

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV形态学运算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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