2019-08-02 21:27:33 qq_41684833 阅读数 102

图像的腐蚀膨胀

在这里插入图片描述

作者:Cabin_V

作为学习图像处理的学生,需要不断学习相关知识,我在课余时间将一些分析总结和学习的笔记写成博客来记录自己的学习过程,也希望能与大家一起交流。

关于图像处理入门和进阶分类问题,我根据《数字图像处理》这本书(本科期间上课使用),将出现的内容划分为入门,其他常用的知识划分为进阶。

转载务必说明出处!


图像腐蚀与膨胀

OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有两种,分别是:腐蚀(erode)与膨胀(dilate)。

腐蚀算法视频演示

膨胀算法视频演示

区别

腐蚀和膨胀是对白色部分而言的。膨胀是对图像中高亮的部分进行膨胀,处理后的图片高亮区域扩大;而腐蚀是对高亮部分进行腐蚀,处理后的图片高亮区域减少。

膨胀就是求局部最大值的操作。膨胀与膨胀操作就是将图像与核进行卷积。

作用

膨胀与腐蚀配合使用能实现各种各样的功能,主要如下:

  • 消除噪声

  • 分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素

  • 寻找图像中明显的极大值区域或极小值区域

  • 求出图像梯度

API说明

如果想进一步了解各个参数对图像最终结果的影响,可以跳到文章最下方代码

我们先来看下简单的图像腐蚀膨胀的代码

#include <opencv2/opencv.cpp>
using namespace cv;

int main()
{
	Mat srcImage = imread("1.jpg");
	imshow("原图",srcImage);
    
    //返回指定形状和尺寸的结构元素
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_CROSS,Size(3,3));  
	Mat eroImage, dilImage;
    
	//图像腐蚀
	erode(srcImage, eroImage, element);                           
	imshow("腐蚀", eroImage);
	//图像膨胀
	dilate(srcImage, dilImage, element);                          
	imshow("膨胀", dilImage);
    
	waitKey(0);
	return 0;
}

首先看一下程序运行结果

原图

腐蚀和膨胀

可以看到经过原图经过腐蚀后,中间的白框不见了,而经过膨胀处理,原图中白框明显变厚。

大家可以将代码拷贝,在自己的电脑运行一下,通过调整核大小形状以及形态学操作,观察效果

注意!图片要放在.cpp文件相同路径下!

以上程序分别用到了 getStructuringElement()erode()dilate() 函数。

getStructuringElement()介绍

cv::Mat cv::getStructuringElement(int shape,Size ksize,Point anchor = cv::Point(-1,-1));

用法:可用于构造一个特定大小和形状的结构元素,用于图像形态学处理。

参数说明:

  • shape:结构元素的形状(MorphShapes的其中一种)

    • MORPH_RECT——矩形
    • MORPH_CROSS——交叉形
    • MORPH_ELLIPSE——椭圆形
  • ksize:结构元素的大小

  • anchor:锚点,表示结构元素中的一个点,默认值Point(-1,-1)表示位于结构元素中心,只有交错形状的(MORPH_CROSS)元素依赖锚点位置,对于其它形状的元素,锚点规定了形态学处理结果的偏移量。

erode()、dilate()介绍

void cv::erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                Point anchor, int iterations,
                int borderType, const Scalar& borderValue );

用法:实现图像腐蚀功能的函数。

void cv::dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,
                 Point anchor, int iterations,
                 int borderType, const Scalar& borderValue );

用法:实现图像膨胀功能的函数。

两个函数的参数个数和名称是一模一样的,不同的只是函数功能,所以参数方面一起介绍。

参数说明:一般只需使用前三个参数,后四个参数都有默认值。

  • srcInputArray类型,输入图像,Mat类型的待处理图像。图像通道的数量可以是任意的,但图像深度应为CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F其中之一。

  • dstOutputArray类型,目标图像,和输入图像有一样的尺寸和类型。

  • kerneInputArray类型,形态学运算的内核。当为NULL时,表示的是使用参考点位于中心3x3的核。一般配合**getStructuringElement()**函数使用。

  • anchorPoint类型,锚的位置。有默认值(-1,-1),表示锚位于单位的中心。一般设置为默认值。

  • iterationint类型,迭代使用**erode()**函数的次数,默认值为1。

  • borderTypeint类型,用于推断图像外部像素的某种边界模式。默认值为BORDER_DEFAULT。

  • borderValueconst Scalar&类型,当边界为常数时的边界值。默认值为morphologyDefaultBorderValue(),一般设置为默认值。

综合代码

这个程序在前面代码基础上加入了滑动条的功能

可以选择“腐蚀/膨胀”、内核形状、内核尺寸。

运行界面如下:

运行界面

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

//全局变量声明
Mat g_srcImage, g_dstImage;
//Trackbar接收的参数
int g_nTrackbarNumer = 0;               //0-腐蚀,1-膨胀
int g_nStructElementShape = MORPH_RECT; //结构元素的形状 0-rect 1-cross 2-ellipse
int g_nStructElementSize = 0;           //结构元素的尺寸


//函数声明
void Process();
void on_ElementShapeChange(int, void *);
void on_TrackbarNumChange(int, void *);
void on_ElementSizeChange(int, void *);

int main()
{
	g_srcImage = imread("1.jpg");
	if (!g_srcImage.data)
	{
		printf("error!\n");
		return false;
	}

	namedWindow("Erode/Dilate");
	imshow("Erode/Dilate",g_srcImage);

	//创建滑动条
	createTrackbar("Ero/Dil", "Erode/Dilate", &g_nTrackbarNumer, 1, on_TrackbarNumChange);
	createTrackbar("shape", "Erode/Dilate", &g_nStructElementShape, 2, on_ElementShapeChange);
	createTrackbar("size", "Erode/Dilate", &g_nStructElementSize, 11, on_ElementSizeChange);

	//按q退出程序
	if (waitKey(0) != 'q')
	{
	}

	return 0;
}

void Process()
{
	//根据g_nStructElementShape和g_nStructElementSize自定义核
	Mat element = getStructuringElement(g_nStructElementShape, Size(2*g_nStructElementSize+1, 2*g_nStructElementSize+1), Point(g_nStructElementSize, g_nStructElementSize));

	//选择腐蚀或膨胀操作
	if (g_nTrackbarNumer == 0)
	{
		erode(g_srcImage, g_dstImage, element);
	}
	else
	{
		dilate(g_srcImage, g_dstImage, element);
	}

	imshow("Erode/Dilate", g_dstImage);
}

//Trackbar-shape响应函数
void on_ElementShapeChange(int, void *)
{
	//g_nStructElementShape数值已改变
	Process();
}

//Trackbar-erode/dilate响应函数
void on_TrackbarNumChange(int, void *)
{
	//g_nTrackbarNumer数值已改变
	Process();
}

//Trackbar-size响应函数
void on_ElementSizeChange(int, void *)
{
	//g_nStructElementSize数值已改变
	Process();
}

本篇文章对你们有用的话,点个赞再走~

2015-10-24 13:28:34 Dopamy_BusyMonkey 阅读数 2109

转自:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/16/2214015.html

原理:在特殊领域运算形式——结构元素(Sturcture Element),在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结构是输出图像的相应像素。运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。

结构元素:膨胀和腐蚀操作的最基本组成部分,用于测试输出图像,通常要比待处理的图像小还很多。二维平面结构元素由一个数值为0或1的矩阵组成。结构元素的原点指定了图像中需要处理的像素范围,结构元素中数值为1的点决定结构元素的邻域像素在进行膨胀或腐蚀操作时是否需要参与计算。

先来定义一些基本符号和关系。

1.         元素

设有一幅图象X,若点aX的区域以内,则称aX的元素,记作aX,如图6.1所示。

2.         B包含于X

设有两幅图象BX。对于B中所有的元素ai,都有aiX,则称B包含于(included in)X,记作B  X,如图6.2所示。

3.         B击中X

设有两幅图象BX。若存在这样一个点,它即是B的元素,又是X的元素,则称B击中(hit)X,记作BX,如图6.3所示。

4.         B不击中X

设有两幅图象BX。若不存在任何一个点,它即是B的元素,又是X的元素,即BX的交集是空,则称B不击中(miss)X,记作BX=Ф;其中∩是集合运算相交的符号,Ф表示空集。如图6.4所示。

6.1     元素

6.2     包含

6.3     击中

6.4     不击中

5.         补集

设有一幅图象X,所有X区域以外的点构成的集合称为X的补集,记作Xc,如图6.5所示。显然,如果BX=Ф,则BX的补集内,即B  Xc

6.5     补集的示意图

6.         结构元素

设有两幅图象BX。若X是被处理的对象,而B是用来处理X的,则称B为结构元素(structure element),又被形象地称做刷子。结构元素通常都是一些比较小的图象。

7.         对称集

设有一幅图象B,将B中所有元素的坐标取反,即令(xy)变成(-x-y),所有这些点构成的新的集合称为B的对称集,记作Bv,如图6.6所示。

8.         平移

设有一幅图象B,有一个点a(x0,y0),将B平移a后的结果是,把B中所有元素的横坐标加x0,纵坐标加y0,即令(xy)变成(x+x0y+y0),所有这些点构成的新的集合称为B的平移,记作Ba,如图6.7所示。

6.6     对称集的示意图

6.7     平移的示意图

好了,介绍了这么多基本符号和关系,现在让我们应用这些符号和关系,看一下形态学的基本运算。


把结构元素B平移a后得到Ba,若Ba包含于X,我们记下这个a点,所有满足上述条件的a点组成的集合称做XB腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为:E(X)={a| Ba  X}=X B,如图6.8所示。

6.8     腐蚀的示意图

6.8X是被处理的对象,B是结构元素。不难知道,对于任意一个在阴影部分的点aBa 包含于X,所以XB腐蚀的结果就是那个阴影部分。阴影部分在X的范围之内,且比X小,就象X被剥掉了一层似的,这就是为什么叫腐蚀的原因。

值得注意的是,上面的B是对称的,即B的对称集Bv=B,所以XB腐蚀的结果和X Bv腐蚀的结果是一样的。如果B不是对称的,让我们看看图6.9,就会发现XB腐蚀的结果和X Bv腐蚀的结果不同。

6.9     结构元素非对称时,腐蚀的结果不同

6.8和图6.9都是示意图,让我们来看看实际上是怎样进行腐蚀运算的。

在图6.10中,左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),中间是结构元素B,那个标有origin的点是中心点,即当前处理元素的位置,我们在介绍模板操作时也有过类似的概念。腐蚀的方法是,拿B的中心点和X上的点一个一个地对比,如果B上的所有点都在X的范围内,则该点保留,否则将该点去掉;右边是腐蚀后的结果。可以看出,它仍在原来X的范围内,且比X包含的点要少,就象X被腐蚀掉了一层。

6.10   腐蚀运算

6.11为原图,图6.12为腐蚀后的结果图,能够很明显地看出腐蚀的效果。

6.11    原图

6.12   腐蚀后的结果图

下面的这段程序,实现了上述的腐蚀运算,针对的都是黑色点。参数中有一个BOOL变量,为真时,表示在水平方向进行腐蚀运算,即结构元素B  ;否则在垂直方向上进行腐蚀运算,即结构元素B  


膨胀

膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算,其定义是:把结构元素B平移a后得到Ba,若Ba击中X,我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做XB膨胀的结果。用公式表示为:D(X)={a | BaX}=X  B,如图6.13所示。图6.13X是被处理的对象,B是结构元素,不难知道,对于任意一个在阴影部分的点aBa击中X,所以XB膨胀的结果就是那个阴影部分。阴影部分包括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的,这就是为什么叫膨胀的原因。

同样,如果B不是对称的,XB膨胀的结果和X Bv膨胀的结果不同。

让我们来看看实际上是怎样进行膨胀运算的。在图6.14中,左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),中间是结构元素B。膨胀的方法是,拿B的中心点和X上的点及X周围的点一个一个地对,如果B上有一个点落在X的范围内,则该点就为黑;右边是膨胀后的结果。可以看出,它包括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的。

6.13   膨胀的示意图

6.14   膨胀运算

6.15为图6.11膨胀后的结果图,能够很明显的看出膨胀的效果。

6.15   6.11膨胀后的结果图

下面的这段程序,实现了上述的膨胀运算,针对的都是黑色点。参数中有一个BOOL变量,为真时,表示在水平方向进行膨胀运算,即结构元素B  ;否则在垂直方向上进行膨胀运算,即结构元素B  


腐蚀运算和膨胀运算互为对偶的,用公式表示为(X  B)c=(Xc  B),即B腐蚀后的补集等于X的补集被B膨胀。这句话可以形象的理解为:河岸的补集为河面,河岸的腐蚀等价于河面的膨胀。你可以自己举个例子来验证一下这个关系。在有些情况下,这个对偶关系是非常有用的。例如:某个图象处理系统用硬件实现了腐蚀运算,那么不必再另搞一套膨胀的硬件,直接利用该对偶就可以实现了。


先腐蚀后膨胀称为开(open),即OPEN(X)=D(E(X))

让我们来看一个开运算的例子(见图6.16)

6.16开运算

在图16上面的两幅图中,左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),右边是结构元素B,下面的两幅图中左边是腐蚀后的结果;右边是在此基础上膨胀的结果。可以看到,原图经过开运算后,一些孤立的小点被去掉了。一般来说,开运算能够去除孤立的小点,毛刺和小桥(即连通两块区域的小点),而总的位置和形状不变。这就是开运算的作用。要注意的是,如果B是非对称的,进行开运算时要用B的对称集Bv膨胀,否则,开运算的结果和原图相比要发生平移。图6.17和图6.18能够说明这个问题。

6.17 B膨胀后,结果向左平移了

6.18   Bv膨胀后位置不变

6.17是用B膨胀的,可以看到,OPEN(X)向左平移了。图18是用Bv膨胀的,可以看到,总的位置和形状不变。

6.19为图6.11经过开运算后的结果。

6.19   6.11经过开运算后的结果

开运算的源程序可以很容易的根据上面的腐蚀,膨胀程序得到,这里就不给出了。

先膨胀后腐蚀称为闭(close),即CLOSE(X)=E(D(X))

让我们来看一个闭运算的例子(见图6.20)

6.20   闭运算

在图6.20上面的两幅图中,左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),右边是结构元素B,下面的两幅图中左边是膨胀后的结果,右边是在此基础上腐蚀的结果可以看到,原图经过闭运算后,断裂的地方被弥合了。一般来说,闭运算能够填平小湖(即小孔),弥合小裂缝,而总的位置和形状不变。这就是闭运算的作用。同样要注意的是,如果B是非对称的,进行闭运算时要用B的对称集Bv膨胀,否则,闭运算的结果和原图相比要发生平移。

6.21为图6.11经过闭运算后的结果。

6.21   .611经过闭运算后的结果

闭运算的源程序可以很容易的根据上面的膨胀,腐蚀程序得到,这里就不给出了。

你大概已经猜到了,开和闭也是对偶运算,的确如此。用公式表示为(OPEN(X))c=CLOSE((Xc)),或者(CLOSE(X))c =OPEN((Xc))。即开运算的补集等于X的补集的闭运算,或者闭运算的补集等于X的补集的开运算。这句话可以这样来理解:在两个小岛之间有一座小桥,我们把岛和桥看做是处理对象X,则X的补集为大海。如果涨潮时将小桥和岛的外围淹没(相当于用尺寸比桥宽大的结构元素对X进行开运算),那么两个岛的分隔,相当于小桥两边海域的连通(Xc做闭运算)


细化(thinning)算法有很多,我们在这里介绍的是一种简单而且效果很好的算法,用它就能够实现从文本抽取骨架的功能。我们的对象是白纸黑字的文本,但在程序中为了处理的方便,还是采用256级灰度图,不过只用到了调色板中0255两项。

所谓细化,就是从原来的图中去掉一些点,但仍要保持原来的形状。实际上,是保持原图的骨架。所谓骨架,可以理解为图象的中轴,例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线;正方形的骨架是它的中心点;圆的骨架是它的圆心,直线的骨架是它自身,孤立点的骨架也是自身。文本的骨架嘛,前言中的例子显示的很明白。那么怎样判断一个点是否能去掉呢?显然,要根据它的八个相邻点的情况来判断,我们给几个例子(如图6.22所示)

6.22   根据某点的八个相邻点的情况来判断该点是否能删除

6.22中,(1)不能删,因为它是个内部点,我们要求的是骨架,如果连内部点也删了,骨架也会被掏空的;(2)不能删,和(1)是同样的道理;(3)可以删,这样的点不是骨架;(4)不能删,因为删掉后,原来相连的部分断开了;(5)可以删,这样的点不是骨架;(6)不能删,因为它是直线的端点,如果这样的点删了,那么最后整个直线也被删了,剩不下什么;(7)不能删,因为孤立点的骨架就是它自身。

总结一下,有如下的判据:(1)内部点不能删除;(2)孤立点不能删除;(3)直线端点不能删除;(4)如果P是边界点,去掉P后,如果连通分量不增加,则P可以删除。

我们可以根据上述的判据,事先做出一张表,从0255共有256个元素,每个元素要么是0,要么是1。我们根据某点(当然是要处理的黑色点了)的八个相邻点的情况查表,若表中的元素是1,则表示该点可删,否则保留。

查表的方法是,设白点为1,黑点为0;左上方点对应一个8位数的第一位(最低位),正上方点对应第二位,右上方点对应的第三位,左邻点对应第四位,右邻点对应第五位,左下方点对应第六位,正下方点对应第七位,右下方点对应的第八位,按这样组成的8位数去查表即可。例如上面的例子中(1)对应表中的第0项,该项应该为0(2)对应37,该项应该为0(3)对应173,该项应该为1(4)对应231,该项应该为0(5)对应237,该项应该为1(6)对应254,该项应该为0(7)对应255,该项应该为0

这张表我已经替大家做好了,可花了我不少时间呢!

static int erasetable[256]={

                                         0,0,1,1,0,0,1,1,          1,1,0,1,1,1,0,1,

                                   1,1,0,0,1,1,1,1,             0,0,0,0,0,0,0,1,

                                          0,0,1,1,0,0,1,1,             1,1,0,1,1,1,0,1,

                                          1,1,0,0,1,1,1,1,             0,0,0,0,0,0,0,1,

                                          1,1,0,0,1,1,0,0,             0,0,0,0,0,0,0,0,

                                          0,0,0,0,0,0,0,0,             0,0,0,0,0,0,0,0,

                                          1,1,0,0,1,1,0,0,             1,1,0,1,1,1,0,1,

                                   0,0,0,0,0,0,0,0,             0,0,0,0,0,0,0,0,

                           0,0,1,1,0,0,1,1,             1,1,0,1,1,1,0,1,

                                          1,1,0,0,1,1,1,1,             0,0,0,0,0,0,0,1,

                                          0,0,1,1,0,0,1,1,             1,1,0,1,1,1,0,1,

                                          1,1,0,0,1,1,1,1,             0,0,0,0,0,0,0,0,

                                          1,1,0,0,1,1,0,0,             0,0,0,0,0,0,0,0,

                                1,1,0,0,1,1,1,1,             0,0,0,0,0,0,0,0,

                                          1,1,0,0,1,1,0,0,             1,1,0,1,1,1,0,0,

                                   1,1,0,0,1,1,1,0,             1,1,0,0,1,0,0,0

                                     };

有了这张表,算法就很简单了,每次对一行一行的将整个图象扫描一遍,对于每个点(不包括边界点),计算它在表中对应的索引,若为0,则保留,否则删除该点。如果这次扫描没有一个点被删除,则循环结束,剩下的点就是骨架点,如果有点被删除,则进行新的一轮扫描,如此反复,直到没有点被删除为止。

实际上,该算法有一些缺陷。举个简单的例子,有一个黑色矩形,如图6.23所示。

6.23经过细化后,我们预期的结果是一条水平直线,且位于该黑色矩形的中心。实际的结果确实是一条水平直线,但不是位于黑色矩形的中心,而是最下面的一条边。

为什么会这样,我们来分析一下:在从上到下,从左到右的扫描过程中,我们遇到的第一个黑点就是黑色矩形的左上角点,经查表,该点可以删。下一个点是它右边的点,经查表,该点也可以删,如此下去,整个一行被删了。每一行都是同样的情况,所以都被删除了。到了最后一行时,黑色矩形已经变成了一条直线,最左边的黑点不能删,因为它是直线的端点,它右边的点也不能删,因为如果删除,直线就断了,如此下去,直到最右边的点,也不能删,因为它是直线的右端点。所以最下面的一条边保住了,但这并不是我们希望的结果。

解决的办法是,在每一行水平扫描的过程中,先判断每一点的左右邻居,如果都是黑点,则该点不做处理。另外,如果某个黑点被删除了,那么跳过它的右邻居,处理下一个点。这样就避免了上述的问题。

6.23  黑色矩形

6.24  6.23细化后的结果

解决了上面的问题,我们来看看处理后的结果,如图6.24所示。这次变成一小段竖线了,还是不对,是不是很沮丧?别着急,让我们再来分析一下:在上面的算法中,我们遇到的第一个能删除的点就是黑色矩形的左上角点;第二个是第一行的最右边的点,即黑色矩形的右上角点;第三个是第二行的最左边的点;第四个是第二行的最右边的点;……;整个图象处理这样一次后,宽度减少2。每次都是如此,直到剩最中间一列,就不能再删了。为什么会这样呢?原因是这样的处理过程只实现了水平细化,如果在每一次水平细化后,再进行一次垂直方向的细化(只要把上述过程的行列换一下),就可以了。

这样一来,每处理一次,删除点的顺序变成:(先是水平方向扫描)第一行最左边的点;第一行最右边的点;第二行最左边的点;第二行最右边的点;……最后一行最左边的点;最后一行最右边的点;(然后是垂直方向扫描)第二列最上边的点(因为第一列最上边的点已被删除);第二列最下边的点;第三列最上边的点;第三列最下边的点;……倒数第二列最上边的点(因为倒数第一列最上边的点已被删除);倒数第二列最下边的点。我们发现,刚好剥掉了一圈,这也正是细化要做的事。实际的结果也验证了我们的想法。


题外话:

腐蚀:删除对象边界的某些像素

膨胀:给图像中的对象边界添加像素

算法:

膨胀算法:用3X3的结构元素,扫描二值图像的每一个像素,用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”运算,如果都为0,结构图像的该像素为0,否则为1.结果:使二值图像扩大一圈。

腐蚀算法:用3X3的结构元素,扫描二值图像的每一个像素,用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”运算,如果都为1,结构图像的该像素为1,否则为0.结果:使二值图像减小一圈。


2019-08-06 11:27:18 z634863434 阅读数 73

OpenCV图像处理-膨胀和腐蚀

前言

本文使用的环境为:Qt5.11 + OpenCV3.4.6
环境安装参考文档:https://blog.csdn.net/z634863434/article/details/89950961

概念

假设有图像A和结构元素B,结构元素B在A上面移动,其中B定义其中心为锚点,计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素,其中B作为结构体可以是任意形状。而膨胀这个概念相对于下列图像来说,背景(白色255,255,255)为最大像素值,膨胀后,采取背景像素,图像变细了。
在这里插入图片描述

假设有图像A和结构元素B,结构元素B在A上面移动,其中B定义其中心为锚点,计算B覆盖下A的最小像素值用来替换锚点的像素,其中B作为结构体可以是任意形状。而腐蚀这个概念相对于下列图像来说,图像(黑色0,0,0)为最小像素值,腐蚀后,采取图像像素,图像变粗了。
在这里插入图片描述

结构元素

函数原型:

Mat cv::getStructuringElement ( int  	shape,
								Size  	ksize,
								Point  	anchor = Point(-1,-1) 
	) 	

作用:生成结构元素,可作为膨胀和腐蚀的核

输入参数 参数定义
shape 元素形状,MORPH_RECT(矩阵) MORPH_CROSS(十字) MORPH_ELLIPSE(椭圆)
ksize 结构元素的大小
anchor 锚点

膨胀

函数原型:

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() 
	) 	

作用:图像膨胀处理

输入参数 参数定义
src 输入图像
dst 输出图像
kernel 结构元素
anchor 锚点
iterations 应用膨胀的次数
borderType 像素外推方法
borderValue 边界值

腐蚀

函数原型:

void cv::erode ( 	InputArray  	src,
					OutputArray  	dst,
					InputArray  	kernel,
					Point  	anchor = Point(-1,-1),
					int  	iterations = 1,
					int  	borderType = BORDER_CONSTANT,
					const Scalar &  	borderValue = morphologyDefaultBorderValue() 
	) 	

作用:图像腐蚀

输入参数 参数定义
src 输入图像
dst 输出图像
kernel 结构元素
anchor 锚点
iterations 应用腐蚀·的次数
borderType 像素外推方法
borderValue 边界值

示例

创建滑动条,对原图进行腐蚀和膨胀操作,根据滑动条的位置,腐蚀和膨胀的程度发生对应变化

#include "mainwindow.h"
#include "ui_mainwindow.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <QtDebug>

using namespace cv;
Mat src,dst;

int element_size = 3;
int max_size = 21;

/*给滑动的回调函数(膨胀)*/
void CallBack_Demo_dilate(int,void*)
{
    //设定结构元素的大小与滑动块系统相联系
    int s = element_size * 2 + 1;
    //创建结构元素
    Mat structureElenent = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(s,s));
    //膨胀操作
    dilate(src,dst,structureElenent);
    //显示画面
    imshow("output Image dilate",dst);
}

/*给滑动的回调函数(腐蚀)*/
void CallBack_Demo_erode(int,void*)
{
    //设定结构元素的大小与滑动块系统相联系
    int s = element_size * 2 + 1;
    //创建结构元素
    Mat structureElenent = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(s,s));
    //腐蚀操作
    erode(src,dst,structureElenent);
    //显示画面
    imshow("output Image erode",dst);
}
MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) :
    QMainWindow(parent),
    ui(new Ui::MainWindow)
{
    ui->setupUi(this);
    //读取图像
    src = imread("E:/OpenCV/OpenCVPicture/horse.png");
    if(src.empty()){
        qDebug()<<"can not load image...\n";
        return ;
    }
    //显示原始图像
    namedWindow("input Image",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input Image",src);
    //创建膨胀后图像的窗口
    namedWindow("output Image dilate",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    //创建腐蚀后图像的窗口
    namedWindow("output Image erode",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    //创建膨胀滑动条
    createTrackbar("Element Size:","output Image dilate",&element_size,max_size,CallBack_Demo_dilate);
    //创建腐蚀滑动条
    createTrackbar("Element Size:","output Image erode",&element_size,max_size,CallBack_Demo_erode);
    //调用膨胀回调函数
    CallBack_Demo_dilate(0,NULL);
    //调用腐蚀回调函数
    CallBack_Demo_erode(0,NULL);
    waitKey(0);

}

原图像:
在这里插入图片描述膨胀图像:
在这里插入图片描述腐蚀图像:
在这里插入图片描述

2016-05-30 21:54:21 jsf921942722 阅读数 725

1.Dilate.h Dilate.c 为图像膨胀的头文件、核心函数
Dilate.h

#ifndef _DILATE_H_
#define _DILATE_H_

#ifdef __cplusplus
extern "C"
{
#endif
    /*
        *图像膨胀处理
    */
    int dilateFunction(float * inData, float * outData, int dataWidth, int dataHeight, int dilateWidth, int dilateHeight, int channels);

#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif

Dilate.c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <malloc.h>
#include <memory.h>
#include "Dilate.h"
#include "myMath.h"



int dilateFunction(float * inData, float * outData, int dataWidth, int dataHeight, int dilateWidth, int dilateHeight, int channels){

    int widthTemp, heightTemp;
    int i, j;
    int m, n, z;
    float * dataTemp = NULL;
    int count = 0;
    float medianData = 0.f;
    if(channels > 32){
        printf("channels is larger.\n");
        return -1;
    }
    if(dilateWidth % 2 == 0){
        widthTemp = dilateWidth / 2 - 1;
    }else{
        widthTemp = dilateWidth / 2;
    }
    if(dilateHeight % 2 == 0){
        heightTemp = dilateHeight / 2 - 1;
    }else{
        heightTemp = dilateHeight / 2;
    }

    dataTemp = (float*)malloc(sizeof(float) * dilateWidth * dilateHeight);
    for(z = 0; z < channels; z ++){
        for(i = 0; i < dataHeight; i ++){
            for(j = 0; j < dataWidth; j ++){
                memset(dataTemp, 0, sizeof(float) * dilateWidth * dilateHeight);
                count = 0;
                medianData = 0.0f;
                for(m = -heightTemp; m < dilateHeight - heightTemp; m ++){
                    for(n = -widthTemp; n < dilateWidth - widthTemp; n ++){
                        if(i + m >= 0 && i + m < dataHeight && j + n >= 0 && j + n < dataWidth){
                            dataTemp[count] = inData[((i + m) * dataWidth + (j + n)) * channels + z];
                            count ++;
                        }
                    }
                }

                medianData = getMaxValue(dataTemp, count);
                outData[(i * dataWidth + j) * channels + z] = medianData;
            }
        }
    }
    free(dataTemp);
    return 0;
}

2.主程序

#include "stdafx.h"
#include "Tools.h"
#include "Dilate.h"
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
    int imageWidth, imageHeight;
    int channels = 1;
    Mat mImage = imread("D:\\workSpace\\VSWorkSpace\\ImageProcess\\ImageProcess\\dilateImage.jpg", 1);
    imshow("srcImage", mImage);
    float * imageData = NULL;
    float * imageOutData = NULL;
    imageWidth = mImage.cols;
    imageHeight = mImage.rows;
    channels = mImage.channels();
    imageData = (float*)malloc(sizeof(float) * imageWidth * imageHeight * channels);
    imageOutData = (float*)malloc(sizeof(float) * imageWidth * imageHeight * channels);
    uCharDataToFloatData(mImage.data, imageData, imageWidth, imageHeight, channels);
    dilateFunction(imageData, imageOutData, imageWidth, imageHeight, 3, 3, channels);
    floatDataToUCharData(imageOutData, mImage.data, imageWidth, imageHeight, channels, 1);
    imshow("dilate Image", mImage);
    waitKey(0);
    free(imageData);
    free(imageOutData);
    return 0;
}

getMaxValue();
该函数见链接
http://blog.csdn.net/jsf921942722/article/details/51527155
uCharDataToFloatData();
floatDataToUCharData();
这两个函数见链接
http://blog.csdn.net/jsf921942722/article/details/51526673
3.图像效果
*****************************3通道彩色图原图***********************
这里写图片描述
*****************************3通道彩色图膨胀处理后图***********************
这里写图片描述
*****************************1通道灰度图原图***********************
这里写图片描述
*****************************1通道灰度图膨胀处理后图***********************
这里写图片描述

2016-11-08 23:21:34 attilax 阅读数 1168

Atitit 图像处理—图像形态学(膨胀与腐蚀)

 

1.1. 膨胀与腐蚀1

1.2. 图像处理之二值膨胀及应用2

1.3. 测试原理,可以给一个5*5pic,测试膨胀算法5

1.4. Photoshop里面的处理5

1.5. 类库的处理,好像没找到jhlabs,6

1.6. Attilax 源码6

 

1.1. 膨胀与腐蚀

  说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图:

  膨胀以后会变成这样:

  腐蚀以后则会变成这样:

  看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了。

实际上,所谓膨胀应该指

  较亮色块膨胀。

而所谓腐蚀应该指

较亮色块腐蚀。

 

1.2. 图像处理之二值膨胀及应用

基本原理:

膨胀是图像形态学的两个基本操作之一,另外一个是腐蚀操作。最典型的应用是在二值图像

中使用这两个基本操作,是很多识别技术中重要的中间处理步骤。在灰度图像中根据阈值同

样可以完成膨胀与腐蚀操作。对一幅二值图像f(x,y)完成膨胀操作,与对图像的卷积操作类

似,要有个操作数矩阵,最常见的为3X3的矩阵,与卷积操作不同的,是如果矩阵中的像素

点有任意一个点的值是前景色,则设置中心像素点为前景色,否则不变。

 

形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算:
1. 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程。

可以用来消除小且无意义的物体。
腐蚀的算法:
3x3的结构元素,扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做操作
如果都为1,结果图像的该像素为1。否则为0
结果:使二值图像减小一圈

2. 膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中,使边界向外部扩张的过程。

可以用来填补物体中的空洞。
膨胀的算法:
3x3的结构元素,扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做操作
如果都为0,结果图像的该像素为0。否则为1
结果:使二值图像扩大一圈

3. 先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。

用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。

4. 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。

用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。

 

 

让我们来看看实际上是怎样进行膨胀运算的。在图6.14中,左边是被处理的图象X(二值图象,我们针对的是黑点),中间是结构元素B。膨胀的方法是,拿B的中心点和X上的点及X周围的点一个一个地对,如果B上有一个点落在X的范围内,则该点就为黑;右边是膨胀后的结果。可以看出,它包括X的所有范围,就象X膨胀了一圈似的。

6.13   膨胀的示意图

6.14   膨胀运算

6.15为图6.11膨胀后的结果图,能够很明显的看出膨胀的效果。

 

 

粉红色的方格每次在X/Y前进一个像素方格,就会产生一个新的输出像素,图中深蓝色的代

表要输出的像素方格,走完全部的像素方格,就得到了所有输出像素。

 

图中,粉红色的矩阵表示卷积操作数矩阵,黑色表示源图像每个方格代表一个像素点。

 

 

 

1.3. 测试原理,可以给一个5*5pic,测试膨胀算法

 */

public class ImgGene4test {

public static void main(String[] args) {

BufferedImage dest = new BufferedImage(5,5 ,1);

imgx.setBackgroudColor_White(dest);

dest.setRGB(2, 2, new Color(0,0,0).getRGB());

imgx.save_overwrite(dest, "C:\\00capch\\p5.jpg");

System.out.println("==f");

 

}

1.4. Photoshop里面的处理

键后有个文字加粗的.不过我想这个应该满足不了你的要求.你可以先把文字栅格化,然后选择->修改->扩展选区,再进行填充.直到你想要的效果.建议你先把文字做得比你想要的大一点.再进行此操作,得到你想要效果后再缩小.因为是把选区进行扩展再填充,所以边边色起据齿,放大做再缩小这个问题就不会严重了.加分加分.

 

选中文字,在“字符”窗口的左下角,点第一个“T”按钮,即可变粗,如果还不够,那就按住ctrl+鼠标单击文字图层=》“选择”=》修改=》扩展,输入扩展数字确定=》新建图层,填充即可

 

1.5. 类库的处理,好像没找到jhlabs,

1.6. Attilax 源码

 

@Override

public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) {

BufferedImage dest2 = imgx.new_BackgroudColor_White(src.getWidth(), src.getHeight());

Matrix mtrx = new Matrix(3, 3).setImg(src);

imgx.trave(src, (x, y) -> {

System.out.println("" + x + ":" + y);

 

mtrx.fill_and_setMtrx_leftTop_XY(x, y);

 

boolean mtrx_hasAnyForgeColor = mtrx.hasAnyForgeColor(mtrx_item_color -> {

// dark,,so is forge color.. bkgrd lit..

return (imgx.isDarkColor(imgx.gray(mtrx_item_color)));

 

});

if (mtrx_hasAnyForgeColor) {

int forgeColor2 = mtrx.getForgeColor();

mtrxCenterXy_inImg = mtrx.getCenterXy();

try {

dest2.setRGB((int) mtrxCenterXy_inImg.get("x"), (int) mtrxCenterXy_inImg.get("y"), forgeColor2);

} catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) {

System.out.println("ArrayIndexOutOfBoundsException  x:" + x + ",y:" + y);

}

 

}

});

 

return dest2;

}

 

 

图像处理之二值膨胀及应用 - 流浪的鱼 - 博客频道 - CSDN.NET.html

图像处理之二值腐蚀 - 流浪的鱼 - 博客频道 - CSDN.NET.html

图像的膨胀与腐蚀、细化 - 公爵女子 - 博客园.html

java,不依赖于第三方jar的图片处理类 - dragonsoar - ITeye技术网站.html

 

作者:: 绰号:老哇的爪子 ( 全名::Attilax Akbar Al Rapanui 阿提拉克斯 阿克巴 阿尔 拉帕努伊 ) 

汉字名:艾提拉(艾龙)   EMAIL:1466519819@qq.com

转载请注明来源: http://blog.csdn.net/attilax

Atiend

 

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