【OpenCV学习笔记 008】基于形态学运算的图像变换

一、形态学滤波对图像进行腐蚀、膨胀运算

1.概念及原理

(1)腐蚀和膨胀是形态学中最基本的运算，而结构元素又是数学形态学中最基本的工具。结构元素可以简单理解为像素的结构以及一个原点。使用形态学滤波就是对像素的每个元素应用这个结构，当结构元素的原点和像素对齐时，它与图像的相交部分定义了一组进行形态学运算的像素。结构元素可以是任何形状，我们一般使用简单的方形、圆形、或菱形，原点即位于中心位置。

(2)腐蚀替换当前像素位像素集合中找到的最小像素值，膨胀则相反。为了想象出两个运算的效果，可以考虑背景（黑色）和前景（白色）。腐蚀情况下，给定像素的结构元素接触到背景，该像素被置为背景。膨胀则是给定像素位置接触到前景物体，该像素被置为白色。因此，腐蚀后的图像尺寸变小，膨胀即相反。

2.实验

由于形态学滤波通常使用二值图像，所以我们先把图像转换为二值图像然后对图像进行腐蚀和膨胀。

以下实验都是对该二值图像进行处理。

源码示例

#include<iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv/cv.h>using namespace

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