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。闭运算操作是结合了腐蚀和膨胀的一种运算，先膨胀后腐蚀。
简单来说，闭运算就是先进行一遍膨胀，把内部的黑洞区填充，再进行一遍腐蚀，整体平滑且面积几乎不受影响。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_CLOSE
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，闭运算则是MORPH_CLOSE 。
- 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, 8, 8), 255, -1); cv::rectangle(test, cv::Rect(33, 33, 2, 2), 0, -1); cv::Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); cv::Mat result; cv::morphologyEx(test, result, MORPH_CLOSE, element); imshow("original", test); imshow("result", result); waitKey(0); system("pause"); return 0; }
测试效果
图1 闭运算目标图
图2 闭运算结果图
如上图所示，有原先8*8的矩形和2*2的内部黑洞，我设置了3*3的矩形蒙版，大矩形膨胀后黑洞消失，腐蚀回归原尺寸，完成闭运算。
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