OpenCV黑帽運算(BLACKHAT)的使用
更新時間：2022年08月08日 09:47:40 作者：翟天保Steven
本文主要介紹了OpenCV黑帽運算(BLACKHAT)的使用，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
原理
形態(tài)學是圖像處理中常見的名詞，圖像處理的形態(tài)學基本屬于數(shù)學形態(tài)學的范疇，是一門建立在格論和拓撲學基礎上的圖像分析學科。黑帽運算是結(jié)合了腐蝕和膨脹的一種運算，閉運算結(jié)果圖減原圖。
簡單來說，黑帽運算就是將閉運算后的圖像減去原圖，突出了比原圖輪廓周圍區(qū)域更暗的區(qū)域。效果圖見下方圖1圖2。
函數(shù)原型
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() );
其中op=MORPH_BLACKHAT參數(shù)說明
- InputArray類型的src，輸入圖像，如Mat類型。
- OutputArray類型的dst，輸出圖像。
- int類型的op，選擇不同的運算操作，黑帽運算則是MORPH_BLACKHAT。
- Point類型的anchor，錨點。默認值（-1，-1），表示位于單位中心，一般不用。
- int類型的iterations，迭代使用的次數(shù)，默認值為1。
- int類型的borderType，推斷圖像外部像素的邊界模式，我OpenCV版本的默認值為BORDER_CONSTANT。如果圖像邊界需要擴展，則不同的模式下所擴展的像素，其生成原則不同。
- const Scalar&類型的borderValue，當邊界為常數(shù)時的邊界值，默認值為morphologyDefaultBorderValue()。
測試代碼
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<ctime>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
cv::Mat test = cv::Mat::zeros(64, 64, CV_8UC1);
cv::rectangle(test, cv::Rect(30, 30, 8, 8), 255, -1);
cv::rectangle(test, cv::Rect(33, 30, 2, 2), 0, -1);
cv::Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
cv::Mat result, close;
cv::morphologyEx(test, close, MORPH_CLOSE, element);
cv::morphologyEx(test, result, MORPH_BLACKHAT, element);
imshow("original", test);
imshow("close", close);
imshow("result", result);
waitKey(0);
system("pause");
return 0;
}測試效果
如上圖所示，有原先8*8的矩形，有一個2*2的凹處，我設置了3*3的矩形蒙版，對其進行閉運算操作如圖2所示，凹進消失，對其進行黑帽操作如圖3所示，突出了凹進的內(nèi)容。
到此這篇關于OpenCV黑帽運算(BLACKHAT)的使用的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV黑帽運算內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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