一、概述
案例:利用opencv实现开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽
二、示例图
1.开操作
2.闭操作
3.形态学梯度
4.顶帽
5.黑帽
三、示例代码
//开操作:先腐蚀后膨胀,可以去掉小的对象 //闭操作:先膨胀、后腐蚀,可以填充小的洞 //形态学梯度:又称为基本梯度,基本原理是:膨胀减去腐蚀 //顶帽:原图像与开操作之间的差值图像 //黑帽:原图像与闭操作图像的差值图像 // #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void getGray(); void getThreshold(); Mat src,dst,gray,thresholdMat; /**获取原生图像*/ int getSrc(){ src = imread("girl.jpg"); if(!src.data){ cout << "can't load image..."<<endl; return -1; } imshow("src",src); // getGray(); // getThreshold(); return 0; } /**对图像进行灰度处理*/ void getGray(){ //转换色彩空间--->将彩色图转换为灰度图 cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY); imshow("gray",gray); } /** * 对图像进行二值分割 * */ void getThreshold(){ threshold(gray,thresholdMat,0,255,THRESH_OTSU); imshow("thresholdMat",thresholdMat); } /** * 开操作 * */ void openOption(){ getSrc(); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(7,7),Point(-1,-1)); morphologyEx(src,dst,MORPH_OPEN ,kernel); imshow("dst",dst); } /** * 闭操作 * */ void closeOption(){ getSrc(); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5),Point(-1,-1)); morphologyEx(src,dst,MORPH_CLOSE,kernel); imshow("dst",dst); } /** * * 形态学梯度:突出高亮区域的外围、为轮廓查找提供思路 * */ void gradOption(){ getSrc(); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5),Point(-1,-1)); morphologyEx(src,dst,MORPH_GRADIENT,kernel); imshow("dst",dst); } /** * 顶帽操作:用于背景提取、顶帽运算往往用来分离比临近点亮一些的斑点,当一副图像具有大幅背景的时候,而微小物品比较有规律的 情况下可以用顶帽运算进行背景提取 * */ void topOption(){ getSrc(); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5),Point(-1,-1)); morphologyEx(src,dst,MORPH_TOPHAT,kernel); imshow("dst",dst); } /** * 黑帽操作 * */ void blackOption(){ getSrc(); Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5),Point(-1,-1)); morphologyEx(src,dst,MORPH_BLACKHAT,kernel); imshow("dst",dst); } int main(int argc, char const *argv[]) { // openOption(); // closeOption(); // gradOption(); // topOption(); blackOption(); waitKey(0); return 0; }