原理
形态学是图像处理中常见的名词，图像处理的形态学基本属于数学形态学的范畴，是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。开运算操作是结合了腐蚀和膨胀的一种运算，先腐蚀后膨胀。
简单来说，开运算就是先进行一遍腐蚀，消除小物体、分离间隔区，再进行一遍膨胀，使目标整体边缘平滑，且面积大小几乎不受影响。效果图见下方图1图2。
函数原型
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() ); 其中op=MORPH_OPEN
参数说明
InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。
OutputArray类型的dst，输出图像。
int类型的op，选择不同的运算操作，开运算则是MORPH_OPEN 。
Point类型的anchor，锚点。默认值（-1，-1），表示位于单位中心，一般不用。
int类型的iterations，迭代使用的次数，默认值为1。
int类型的borderType，推断图像外部像素的边界模式，我OpenCV版本的默认值为BORDER_CONSTANT。如果图像边界需要扩展，则不同的模式下所扩展的像素，其生成原则不同。
const Scalar&类型的borderValue，当边界为常数时的边界值，默认值为morphologyDefaultBorderValue()。
测试代码
#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<ctime> using namespace std; using namespace cv; int main(void) { cv::Mat test = cv::Mat::zeros(64, 64, CV_8UC1); cv::rectangle(test, cv::Rect(30, 30, 5, 5), 255, -1); cv::rectangle(test, cv::Rect(20, 20, 2, 2), 255, -1); cv::Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); cv::Mat result; cv::morphologyEx(test, result, MORPH_OPEN,element); imshow("original", test); imshow("result", result); waitKey(0); system("pause"); return 0; }
测试效果
图1 开运算目标物
图2 开运算结果图
如上图所示，有原先5*5的矩形和2*2的矩形，我设置了3*3的矩形蒙版，大矩形先腐蚀再膨胀后回归原样貌，2*2的矩形腐蚀完就没白点了，所以膨胀也就无法回归了，这就起到了清除小噪声点的作用。
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