概念
利用morphologyEx这个函数可以方便的对图像进行一系列的膨胀腐蚀组合。
函数讲解
●函数原型
○c++
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() )
○Android
void morphologyEx(Mat src, Mat dst, int op, Mat kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, Scalar borderValue)
●参数解释
○src：源图像Mat对象
○dst：目标图像Mat对象
○op：操作的类型，通过源码我们得知总共有以下几种类型：
enum MorphTypes{
MORPH_ERODE = 0, //腐蚀
MORPH_DILATE = 1, //膨胀
MORPH_OPEN = 2, //开操作
MORPH_CLOSE = 3, //闭操作
MORPH_GRADIENT = 4, //梯度操作
MORPH_TOPHAT = 5, //顶帽操作
MORPH_BLACKHAT = 6, //黑帽操作
MORPH_HITMISS = 7
};
○kernel：用于膨胀操作的结构元素，如果取值为Mat(),那么默认使用一个3 x 3 的方形结构元素，可以使用getStructuringElement()来创建结构元素
○anchor：参考点，其默认值为(-1,-1)说明位于kernel的中心位置。
○borderType ：边缘类型，默认为BORDER_CONSTANT。
○borderValue ：边缘值，用它的默认值即可。
各种操作的效果
●MORPH_ERODE（腐蚀）
跟erode（腐蚀）函数效果一样
●MORPH_DILATE（膨胀）
跟dilate（膨胀）函数效果一样
●MORPH_OPEN（开）
其实内部就是进行了先腐蚀后膨胀的操作。
源图像
操作后图像
●MORPH_CLOSE（闭）
其实内部就是进行了先膨胀后腐蚀的操作。
源图像
操作后图像
●MORPH_GRADIENT（梯度）
内部是膨胀减去腐蚀
源图像
操作后的图像
●MORPH_TOPHAT（顶帽）
源图像
操作后的图像
●MORPH_BLACKHAT（黑帽）
源图像
操作后的图像
函数使用
●c++中
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
Mat src = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/wan.png");//引入源图像
if (src.empty()) {
return -1;
}
imshow("src", src);//展示源图像
Mat dst;
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3));//创建结构元素大小为3*3
morphologyEx(src, dst,MORPH_OPEN, kernel);//开操作
imshow("dst", dst);//展示目标图像
waitKey(0);
return 0;
}
●Android中
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.ic_beauty);//获取源图像Bitmap对象
Mat src = new Mat();
Mat dst = new Mat();
Utils.bitmapToMat(bitmap,src);//Bitmap转换为Mat对象
Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(3, 3));//获取结构元素
Imgproc.morphologyEx(src,dst,Imgproc.MORPH_OPEN,kernel);//开操作
Utils.matToBitmap(dst,bitmap);//Mat转换为Bitmap对象
imageView.setImageBitmap(bitmap);
