嵌牛导读：本文介绍了cv中图像处理的基本方法
嵌牛鼻子：图像的腐蚀和膨胀
嵌牛提问：如何基于已知内核进行膨胀操作
转自https://mp.weixin.qq.com/s/FLjHrXAQqyC4fWniG4emqA
嵌牛正文
腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。
膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：
消除噪声
分割(isolate)出独立的图像元素，在图像中连接(join)相邻的元素。
寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域
求出图像的梯度
opencv中使用到的函数：getStructuringElement、erode、dilate三个主要函数。getStructuringElement函数用于获取自定义的形状与尺寸内核，erode函数实现图像的腐蚀，dilate函数实现图像的膨胀。下面介绍三个函数的参数功能：
getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor)
shape：内核的形状，有三个参数选择：MORPH_RECT（矩形）、MORPH_CROSS（交叉形）、MORPH_ELLIPSE（椭圆形）。
ksize：内核大小
anchor：锚点 默认是Point(-1, -1)意思就是中心像素
erode( const Mat& src, Mat& dst, const Mat& element,Point anchor=Point(-1,-1),
int iterations=1,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() )
src:原图像。
dst：目标图像。
element:腐蚀操作的内核。如果不指定，默认为一个简单的 3X3 矩阵。否则，我们就要明确指定它的形状，可以使用函数getStructuringElement().
anchor:默认为Point(-1,-1),内核中心点。省略时为默认值。
iterations:腐蚀次数。省略时为默认值1。
borderType:推断边缘类型，具体参见borderInterpolate函数。默认为BORDER_DEFAULT，省略时为默认值。
borderValue:边缘值
dilate( const Mat& src, Mat& dst, const Mat& element,Point anchor=Point(-1,-1),
int iterations=1,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() )
该函数参数同erode函数参数，详见上述。
实现代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat srcImage = imread("cat_face.jpg");
//获取自定义核
Mat element1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10));
Mat dst_erode;
//用自定义的内核进行腐蚀操作
erode(srcImage, dst_erode, element1);
//获取自定义核
Mat element2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10));
Mat dst_dilate;
//用自定义的内核进行膨胀操作
dilate(srcImage, dst_dilate, element2);
imshow("原图", srcImage);
imshow("腐蚀效果图", dst_erode);
imshow("膨胀效果图", dst_dilate);
waitKey(0);
return 0;
}
实现结果：依次分别是：原图 、 腐蚀结果图 、膨胀结果图。
