目录1 概念2 膨胀3 腐蚀1 概念 1.1 腐蚀跟膨胀是最基本的形态学运算 1.2 腐蚀跟膨胀是对图像的白色的部分(亮光部分)进行操作 1.3 腐蚀是对亮光部分进行腐蚀 拥有比原图
1.1 腐蚀跟膨胀是最基本的形态学运算
1.2 腐蚀跟膨胀是对图像的白色的部分(亮光部分)进行操作
1.3 腐蚀是对亮光部分进行腐蚀 拥有比原图更小的亮光部分
1.4 膨胀是对亮光部分进行膨胀 拥有比原图更大的亮光部分
这里有一个误区
假如说在图片上的一个字,很多人都会认为膨胀是将图片上的字进行膨胀放大实则不然
可以看到膨胀是将图片上的亮色区域进行放大,字就会变得更小,结构体够大的情况下,字就会看不见了**
可以看到腐蚀是将图片上的亮色区域进行放小,字就会变得更大。
1.先看膨胀函数的原码,可以到OpenCV官网进行查看
附链接:https://docs.opencv.org/4.5.5/
这里选择是4.5.5 版本
当我们用dilate 函数时一般情况下使用前三个参数就可以了,后面参数都有其默认值,可以视情况改变
2 接下来了解getStructuringElement函数
3 代码
int main()
{
Mat img1, img2;
img1 = imread("猫.png");
imshow("原图", img1);
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7));
dilate(img1, img2, element);
imshow("效果图", img2);
waiTKEy(0);
}
效果图 :
1.先看腐蚀函数的原码
2 代码
int main()
{
Mat img1, img2;
img1 = imread("猫1.jpg");
imshow("原图", img1);
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(7, 7));
erode(img1, img2, element);
imshow("效果图", img2);
waitKey(0);
}
3 效果图
4 调整数值的轨迹条
1.先看函数原码
2 代码
Mat img1, img2;
int chu = 3;
int da = 21;
void hui(int, void*);
int main()
{
img1 = imread("猫1.jpg");
namedWindow("原图");
imshow("原图", img1);
namedWindow("膨胀");
createTrackbar("结构元尺寸", "膨胀", &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("膨胀", img2);
}
3 效果图
以上就是c++ opencv图像处理实现腐蚀和膨胀示例的详细内容,更多关于C++ opencv图像腐蚀膨胀的资料请关注编程网其它相关文章!
--结束END--
本文标题: C++ opencv图像处理实现图像腐蚀和膨胀示例
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