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OpenCV圖像處理之實(shí)現(xiàn)圖像膨脹腐蝕操作

更新時(shí)間：2022年09月08日 12:00:01 作者：肖愛Kun

圖像形態(tài)學(xué)操作是指基于形狀的一系列圖像處理操作的合集，主要是基于集合論基礎(chǔ)上的形態(tài)學(xué)數(shù)學(xué)對(duì)圖像進(jìn)行處理。本文將為大家介紹一下如何利用OpenCV實(shí)現(xiàn)其中的腐蝕和膨脹操作，需要的可以參考一下

一.形態(tài)學(xué)操作概念

圖像形態(tài)學(xué)操作是指基于形狀的一系列圖像處理操作的合集，主要是基于集合論基礎(chǔ)上的形態(tài)學(xué)數(shù)學(xué)對(duì)圖像進(jìn)行處理。

形態(tài)學(xué)有四個(gè)基本操作：腐蝕、膨脹、開操作、閉操作，膨脹與腐蝕是圖像處理中最常用的形態(tài)學(xué)操作手段。

二.形態(tài)學(xué)操作-膨脹

跟卷積操作類似，假設(shè)有圖像A和結(jié)構(gòu)元素B，結(jié)構(gòu)元素B在圖像A上面移動(dòng)，其中結(jié)構(gòu)元素B定義其中心為錨點(diǎn)，計(jì)算B覆蓋下A的最大像素值用來替換錨點(diǎn)的像素，其中B作為結(jié)構(gòu)體可以是任意形狀。

膨脹的原理：

膨脹或者腐蝕操作就是將圖像（或圖像的一部分區(qū)域，我們稱之為圖像A）與結(jié)構(gòu)元素（我們稱之為卷積核B）進(jìn)行卷積。核可以是任何的形狀和大小，擁有一個(gè)單獨(dú)定義出來的參考點(diǎn)，我們稱其為錨點(diǎn)（anchorpoin）。多數(shù)情況下，核是一個(gè)小的中間帶有參考點(diǎn)和實(shí)心正方形或者圓盤，可以把核視為模板或者掩碼。

膨脹就是求局部最大值的操作，核B與圖形卷積，即計(jì)算核B覆蓋的區(qū)域的像素點(diǎn)的最大值，并把這個(gè)最大值賦值給參考點(diǎn)指定的像素。這樣就會(huì)使圖像中的高亮區(qū)域逐漸增長。

膨脹和腐蝕操作的核心內(nèi)容是結(jié)構(gòu)元素。一般來說結(jié)構(gòu)元素是由元素為1或者0的矩陣組成。結(jié)構(gòu)元素為1的區(qū)域定義了圖像的領(lǐng)域，領(lǐng)域內(nèi)的像素在進(jìn)行膨脹和腐蝕等形態(tài)學(xué)操作時(shí)要進(jìn)行考慮。

膨脹函數(shù)API接口

dst=cv2.dilate(  
        InputArray src,  
        OutputArray dst,  
        InputArray kernel,  
        Point anchor=Point(-1,-1),  
        int iterations=1,  
        int borderType=BORDER_CONSTANT,  
        const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()   
    );

參數(shù)詳解：

第一個(gè)參數(shù)，InputArray類型的src，輸入圖像，即源圖像，填Mat類的對(duì)象即可。圖像通道的數(shù)量可以是任意的，但圖像深度應(yīng)為CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或 CV_64F其中之一。
第二個(gè)參數(shù)，OutputArray類型的dst，即目標(biāo)圖像，需要和源圖片有一樣的尺寸和類型。

第三個(gè)參數(shù)，InputArray類型的kernel，膨脹操作的核。若為NULL時(shí)，表示的是使用參考點(diǎn)位于中心3x3的核。

我們一般使用函數(shù) getStructuringElement配合這個(gè)參數(shù)的使用。getStructuringElement函數(shù)會(huì)返回指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素（內(nèi)核矩陣）。

其中，getStructuringElement函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)表示內(nèi)核的形狀，我們可以選擇如下三種形狀之一:

矩形: MORPH_RECT
交叉形: MORPH_CROSS
橢圓形: MORPH_ELLIPSE

而getStructuringElement函數(shù)的第二和第三個(gè)參數(shù)分別是內(nèi)核的尺寸以及錨點(diǎn)的位置。

我們一般在調(diào)用erode以及dilate函數(shù)之前，先定義一個(gè)Mat類型的變量來獲得getStructuringElement函數(shù)的返回值。對(duì)于錨點(diǎn)的位置，有默認(rèn)值Point(-1,-1)，表示錨點(diǎn)位于中心。且需要注意，十字形的element形狀唯一依賴于錨點(diǎn)的位置。而在其他情況下，錨點(diǎn)只是影響了形態(tài)學(xué)運(yùn)算結(jié)果的偏移。

getStructuringElement函數(shù)相關(guān)的調(diào)用示例代碼如下：

int g_nStructElementSize = 3; //結(jié)構(gòu)元素(內(nèi)核矩陣)的尺寸
 //獲取自定義核
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,
    Size(2*g_nStructElementSize+1,2*g_nStructElementSize+1),
    Point( g_nStructElementSize, g_nStructElementSize ));

第四個(gè)參數(shù)，Point類型的anchor，錨的位置，其有默認(rèn)值（-1，-1），表示錨位于中心。

第五個(gè)參數(shù)，int類型的iterations，迭代使用erode（）函數(shù)的次數(shù)，默認(rèn)值為1。

第六個(gè)參數(shù)，int類型的borderType，用于推斷圖像外部像素的某種邊界模式。注意它有默認(rèn)值BORDER_DEFAULT。

第七個(gè)參數(shù)，const Scalar&類型的borderValue，當(dāng)邊界為常數(shù)時(shí)的邊界值，有默認(rèn)值morphologyDefaultBorderValue()，一般我們不用去管他。需要用到它時(shí)，可以看官方文檔中的createMorphologyFilter()函數(shù)得到更詳細(xì)的解釋。

使用erode函數(shù)，一般我們只需要填前面的三個(gè)參數(shù)，后面的四個(gè)參數(shù)都有默認(rèn)值。而且往往結(jié)合getStructuringElement一起使用。

結(jié)構(gòu)元素的API函數(shù)接口

cv::Mat kernel = getStructuringElement(int shape,Size ksize，Point anchor）;
//返回值：返回指定形狀和尺寸的結(jié)構(gòu)元素
 
 
//結(jié)構(gòu)元素的定義：形狀 (MORPH_RECT(矩形核)
//MORPH_CROSS（十字交叉形核） 
//MORPH_ELLIPSE（橢圓形核）)；結(jié)構(gòu)元素大??；錨點(diǎn) 默認(rèn)是Point(-1, -1)意思就是中心像素,也可以自己指定
 
//函數(shù)接口示例
cv::Mat elementRect,elementCross,elementEllipse;
 
    elementRect = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT,cv::Size(3,3),cv::Point(-1,-1));
 
    elementCross = 
    cv::getStructuringElement(cv::MORPH_CROSS,cv::Size(3,3),cv::Point(-1,-1));
 
    elementEllipse = 
    cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,cv::Size(5,5),cv::Point(-1,-1));

此外，我們也可以自定義結(jié)構(gòu)元素，如下：

使用Mat_模板類自定義5×5大小十字形、菱形、方形、x形結(jié)構(gòu)元素：

 //自定義核（結(jié)構(gòu)元素）
    cv::Mat_<uchar> cross(5,5);
    cv::Mat_<uchar> diamond(5,5);
    cv::Mat_<uchar> x(5,5);
    cv::Mat_<uchar> square(5,5);
 
    // Creating the cross-shaped structuring element
    cross <<
            0, 0, 1, 0, 0,
            0, 0, 1, 0, 0,
            1, 1, 1, 1, 1,
            0, 0, 1, 0, 0,
            0, 0, 1, 0, 0;
 
    // Creating the diamond-shaped structuring element
    diamond <<
            0, 0, 1, 0, 0,
            0, 1, 1, 1, 0,
            1, 1, 1, 1, 1,
            0, 1, 1, 1, 0,
            0, 0, 1, 0, 0;
 
    // Creating the x-shaped structuring element
    x <<
            1, 0, 0, 0, 1,
            0, 1, 0, 1, 0,
            0, 0, 1, 0, 0,
            0, 1, 0, 1, 0,
            1, 0, 0, 0, 1;
 
    // Creating the square-shaped structuring element
    square <<
            1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1,
            1, 1, 1, 1, 1;
 
    int xnr = x.rows;
    int xnl = x.cols;
    for(int j = 0;j<xnr;j++)
    {
        char *data = x.ptr<char>(j);
        for(int i = 0; i<xnl; i++)
        {
            int value = data[i];
            std::cout<<value<<" ";
        }
        std::cout<<std::endl;
    }

三.形態(tài)學(xué)操作—腐蝕

腐蝕就是清除掉圖像的一些毛刺和細(xì)節(jié)，腐蝕一般可以用來消除噪點(diǎn)，分割出獨(dú)立的圖像元素等。其本質(zhì)上也是一種空間濾波，設(shè)定一個(gè)掩模，掩模中心逐次滑過每一個(gè)像素點(diǎn)，當(dāng)前像素點(diǎn)（即掩模中心所對(duì)應(yīng)的位置）的值設(shè)為掩模覆蓋區(qū)域中像素的最小值。

腐蝕原理

膨脹或者腐蝕操作就是將圖像（或圖像的一部分區(qū)域，我們稱之為圖像A）與結(jié)構(gòu)元素（我們稱之為卷積核B）進(jìn)行卷積。核可以是任何的形狀和大小，擁有一個(gè)單獨(dú)定義出來的參考點(diǎn)，我們稱其為錨點(diǎn)（anchorpoin）。多數(shù)情況下，核是一個(gè)小的中間帶有參考點(diǎn)和實(shí)心正方形或者圓盤，可以把核視為模板或者掩碼。掩膜中心位置的像素點(diǎn)是否與周圍領(lǐng)域的像素點(diǎn)顏色一樣（即是否是白色點(diǎn)，即像素值是否為255），若一致，則保留，不一致則該點(diǎn)變?yōu)楹谏ㄖ导礊?）。

腐蝕函數(shù)API接口

dst=cv2.erode(  
        InputArray src,  
        OutputArray dst,  
        InputArray kernel,  
        Point anchor=Point(-1,-1),  
        int iterations=1,  
        int borderType=BORDER_CONSTANT,  
        const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()  
     );

參數(shù)說明：

第一個(gè)參數(shù)，InputArray類型的src，輸入圖像，即源圖像，填Mat類的對(duì)象即可。圖像通道的數(shù)量可以是任意的，但圖像深度應(yīng)為CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或 CV_64F其中之一。

第二個(gè)參數(shù)，OutputArray類型的dst，即目標(biāo)圖像，需要和源圖片有一樣的尺寸和類型。