C++?opencv圖像處理實現(xiàn)圖像腐蝕和膨脹示例

更新時間：2022年05月13日 08:55:34 作者：淺念念52

這篇文章主要為大家介紹了C++?opencv圖像處理實現(xiàn)圖像腐蝕和圖像膨脹示例代碼，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

1 概念

1.1 腐蝕跟膨脹是最基本的形態(tài)學運算

1.2 腐蝕跟膨脹是對圖像的白色的部分（亮光部分）進行操作

1.3 腐蝕是對亮光部分進行腐蝕擁有比原圖更小的亮光部分

1.4 膨脹是對亮光部分進行膨脹擁有比原圖更大的亮光部分

這里有一個誤區(qū)

假如說在圖片上的一個字，很多人都會認為膨脹是將圖片上的字進行膨脹放大實則不然

可以看到膨脹是將圖片上的亮色區(qū)域進行放大，字就會變得更小，結構體夠大的情況下，字就會看不見了**

可以看到腐蝕是將圖片上的亮色區(qū)域進行放小，字就會變得更大。

2 膨脹

1.先看膨脹函數(shù)的原碼，可以到opencv官網進行查看

附鏈接：https://docs.opencv.org/4.5.5/

這里選擇是4.5.5 版本

src 輸入圖像
dst 輸出與src相同大小和類型的圖像。
kernle 用于膨脹的核結構元素內核可以使用getStructuringElement創(chuàng)建
getStructuringElement函數(shù)下面會說到
anchor 元素中錨的錨定位置; 默認值(-1，-1)表示錨位于元素中心。
iterations 迭代次數(shù)
borderType 像素外推方法
borderValue 當邊界為常數(shù)時的邊界值

當我們用dilate 函數(shù)時一般情況下使用前三個參數(shù)就可以了，后面參數(shù)都有其默認值，可以視情況改變

2 接下來了解getStructuringElement函數(shù)

shape 形狀
MORPH_RECT 矩形
MORPH_CROSS 交叉形
MORPH_ELLIPSE 橢圓形
Szie 構造元素的大?。▋群顺叽纾?/li>
anchor 錨定位置，默認（-1,1）表示錨位于中心

3 代碼

int main()
{
	Mat img1, img2;
	img1 = imread("貓.png");
	imshow("原圖", img1);
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7));
	dilate(img1, img2, element);
	imshow("效果圖", img2);
	waitKey(0);
}

效果圖：

3 腐蝕

1.先看腐蝕函數(shù)的原碼

src 輸入圖像
dst 輸出與src相同大小和類型的圖像。
kernle 用于腐蝕的核結構元素內核可以使用getStructuringElement創(chuàng)建
anchor 元素中錨的錨定位置; 默認值(-1，-1)表示錨位于元素中心。
iterations 迭代次數(shù)
borderType 像素外推方法
borderValue 當邊界為常數(shù)時的邊界值

2 代碼

int main()
{
	Mat img1, img2;
	img1 = imread("貓1.jpg");
	imshow("原圖", img1);
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7));
	erode(img1, img2, element);
	imshow("效果圖", img2);
	waitKey(0);
}

3 效果圖

4 調整數(shù)值的軌跡條

1.先看函數(shù)原碼

trackbarname 創(chuàng)建的軌跡條名稱。
winname 窗口的名稱，可以附加在指定的窗口上
value 一個指向整形變量的指針，其值反映滑塊的位置。在創(chuàng)建時，滑塊的位置由這個變量定義。
count滑塊的最大位置。最小的位置總是0。
onChange 指針指向每次滑塊改變位置時調用的函數(shù)。這個函數(shù)的原型應該是void Foo(int,void*); 其中第一個參數(shù)是軌跡條位置，第二個參數(shù)是用戶數(shù)據(jù)(見下一個參數(shù))。如果回調函數(shù)是NULL指針，則不調用回調函數(shù)，只更新值。
userdata 作為回調函數(shù)傳遞的用戶數(shù)據(jù)

2 代碼

Mat img1, img2;
int chu = 3;
int da = 21;
void hui(int, void*);
int main()
{
	img1 = imread("貓1.jpg");
	namedWindow("原圖");
	imshow("原圖", img1);
	namedWindow("膨脹");
	createTrackbar("結構元尺寸", "膨脹", &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("膨脹", img2);
}

3 效果圖