C++ opencv图像处理实现图像腐蚀和膨胀示例
目录
- 1 概念
- 2 膨胀
- 3 腐蚀
1 概念
1.1 腐蚀跟膨胀是最基本的形态学运算
1.2 腐蚀跟膨胀是对图像的白色的部分(亮光部分)进行操作
1.3 腐蚀是对亮光部分进行腐蚀 拥有比原图更小的亮光部分
1.4 膨胀是对亮光部分进行膨胀 拥有比原图更大的亮光部分
这里有一个误区
假如说在图片上的一个字,很多人都会认为膨胀是将图片上的字进行膨胀放大实则不然
可以看到膨胀是将图片上的亮色区域进行放大,字就会变得更小,结构体够大的情况下,字就会看不见了**
可以看到腐蚀是将图片上的亮色区域进行放小,字就会变得更大。
2 膨胀
1.先看膨胀函数的原码,可以到opencv官网进行查看
附链接:https://docs.opencv.org/4.5.5/
这里选择是4.5.5 版本
- src 输入图像
- dst 输出与src相同大小和类型的图像。
- kernle 用于膨胀的核结构元素 内核可以使用getStructuringElement创建
- getStructuringElement函数下面会说到
- anchor 元素中锚的锚定位置; 默认值(-1,-1)表示锚位于元素中心。
- iterations 迭代次数
- borderType 像素外推方法
- borderValue 当边界为常数时的边界值
当我们用dilate 函数时一般情况下使用前三个参数就可以了,后面参数都有其默认值,可以视情况改变
2 接下来了解getStructuringElement函数
- shape 形状
- MORPH_RECT 矩形
- MORPH_CROSS 交叉形
- MORPH_ELLIPSE 椭圆形
- Szie 构造元素的大小(内核尺寸)
- anchor 锚定位置,默认(-1,1)表示锚位于中心
3 代码
int main() { Mat img1, img2; img1 = imread("猫.png"); imshow("原图", img1); Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7)); dilate(img1, img2, element); imshow("效果图", img2); waitKey(0); }
效果图 :
3 腐蚀
1.先看腐蚀函数的原码
- src 输入图像
- dst 输出与src相同大小和类型的图像。
- kernle 用于腐蚀的核结构元素 内核可以使用getStructuringElement创建
- anchor 元素中锚的锚定位置; 默认值(-1,-1)表示锚位于元素中心。
- iterations 迭代次数
- borderType 像素外推方法
- borderValue 当边界为常数时的边界值
2 代码
int main() { Mat img1, img2; img1 = imread("猫1.jpg"); imshow("原图", img1); Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7)); erode(img1, img2, element); imshow("效果图", img2); waitKey(0); }
3 效果图
4 调整数值的轨迹条
1.先看函数原码
- trackbarname 创建的轨迹条名称。
- winname 窗口的名称,可以附加在指定的窗口上
- value 一个指向整形变量的指针,其值反映滑块的位置。 在创建时,滑块的位置由这个变量定义。
- count滑块的最大位置。 最小的位置总是0。
- onChange 指针指向每次滑块改变位置时调用的函数。 这个函数的原型应该是void Foo(int,void*); 其中第一个参数是轨迹条位置,第二个参数是用户数据(见下一个参数)。 如果回调函数是NULL指针,则不调用回调函数,只更新值。
- userdata 作为回调函数传递的用户数据
2 代码
Mat img1, img2; int chu = 3; int da = 21; void hui(int, void*); int main() { img1 = imread("猫1.jpg"); namedWindow("原图"); imshow("原图", img1); namedWindow("膨胀"); createTrackbar("结构元尺寸", "膨胀", &chu, da,hui); hui(chu, 0); waitKey(0); } void hui(int, void*) { int s = chu ; Mat elent = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s, s)); dilate(img1, img2, elent); imshow("膨胀", img2); }
3 效果图
以上就是C++ opencv图像处理实现腐蚀和膨胀示例的详细内容,更多关于C++ opencv图像腐蚀膨胀的资料请关注我们其它相关文章!
赞 (0)