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;
}