OpenCV黑帽运算(BLACKHAT)的使用
原理
函数原型
测试代码
原理形态学是图像处理中常见的名词,图像处理的形态学基本属于数学形态学的范畴,是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。黑帽运算是结合了腐蚀和膨胀的一种运算,闭运算结果图减原图。
简单来说,黑帽运算就是将闭运算后的图像减去原图,突出了比原图轮廓周围区域更暗的区域。效果图见下方图1图2。
函数原型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
参数说明
InputArray类型的src,输入图像,如Mat类型。
OutputArray类型的dst,输出图像。
int类型的op,选择不同的运算操作,黑帽运算则是MORPH_BLACKHAT。
Point类型的anchor,锚点。默认值(-1,-1),表示位于单位中心,一般不用。
int类型的iterations,迭代使用的次数,默认值为1。
int类型的borderType,推断图像外部像素的边界模式,我OpenCV版本的默认值为BORDER_CONSTANT。如果图像边界需要扩展,则不同的模式下所扩展的像素,其生成原则不同。
const Scalar&类型的borderValue,当边界为常数时的边界值,默认值为morphologyDefaultBorderValue()。
测试代码#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;
}
测试效果
如上图所示,有原先8*8的矩形,有一个2*2的凹处,我设置了3*3的矩形蒙版,对其进行闭运算操作如图2所示,凹进消失,对其进行黑帽操作如图3所示,突出了凹进的内容。
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