OpenCV(三十):图像膨胀

简介: OpenCV(三十):图像膨胀

1.图像膨胀原理

       图像膨胀的原理是将一个结构元素(也称为核或模板)在图像上滑动,并将其与图像中对应位置的像素进行比较。如果结构元素的所有像素与图像中对应位置的像素都匹配,那么该位置的像素值保持不变。如果结构元素的任何一个像素与图像中对应位置的像素不匹配,那么 图像中对应位置的像素被置为1,从而改变了图像的形状和结构。

2.结构元素生成函数getStructuringElement()

Mat cv::getStructuringElement ( int    shape,

Size ksize,

Point anchor = point(-1,-1)

)

  • shape:结构元素的种类。
  • ksize:结构元素的尺寸大小。
  • anchor:中心点的位置,默认参数为结构元素的几何中心点。

其中结构元素的种类有:

3.图像膨胀操作函数dilate()

void cv::dilate ( InputArray  src,

OutputArray            dst,

InputArray                kernel,

Point                         anchor = point(-1,-1),

int                            iterations = 1,

int                            borderType = BORDER_CONSTANT,

const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue()

)

  • src: 输入的待膨胀图像,图像的通道数可以是任意的,但是图像的数据类型必须是CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或CV_64F之一。
  • dst:腐蚀后的输出图像,与输入图像src具有相同的尺寸和数据类型。
  • kernel:用于膨胀操作的结构元素,可以自己输入,也可以用getStructuringElement0函数生成
  • anchor:中心点在结构元素中的位置,默认参数为结构元素的几何中心点
  • iterations:腐蚀的次数
  • borderType:像素外推法选择标志
  • borderValue:边界不变的边界值。

4.示例代码:

//图像膨胀
void image_dilate(Mat image){
    Mat gray;
    cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化
    Mat dilate_black1,dilate_black2;
    //黑背景图像膨胀
    Mat struct1= getStructuringElement(0,Size(3,3));//矩形结构元素
    Mat struct2= getStructuringElement(1,Size(3,3));//十字结构元素
    dilate(gray,dilate_black1,struct1);//膨胀
    dilate(gray,dilate_black2,struct2);
   
}
目录
相关文章
|
4天前
|
算法 计算机视觉
OpenCV高斯差分技术实现图像边缘检测
OpenCV高斯差分技术实现图像边缘检测
|
6天前
|
计算机视觉
OpenCV图像运动模糊
OpenCV图像运动模糊
9 0
|
6天前
|
计算机视觉
OpenCV图像阈值
OpenCV图像阈值
5 0
|
6天前
|
计算机视觉
OpenCV图像混合
OpenCV图像混合
8 0
|
6天前
|
计算机视觉 Python
OpenCV为图像扩边(填充)
OpenCV为图像扩边(填充)
9 0
|
6天前
|
计算机视觉 Python
轻松掌握opencv的8种图像变换
轻松掌握opencv的8种图像变换
|
6天前
|
算法 计算机视觉
【OpenCV】- 图像修复
【OpenCV】- 图像修复
|
6天前
|
Serverless 计算机视觉
【OpenCV】-图像的矩
【OpenCV】-图像的矩
|
6天前
|
编解码 物联网 计算机视觉
【OpenCV】—图像金子塔与图片尺寸缩放
【OpenCV】—图像金子塔与图片尺寸缩放
|
6天前
|
前端开发 计算机视觉 C++
【OpenCV】—分离颜色通道、多通道图像混合
【OpenCV】—分离颜色通道、多通道图像混合