OpenCV每日函数图像过滤模块 (6) erode腐蚀函数

一、概述

使用特定的结构元素腐蚀图像。该函数使用指定的结构元素腐蚀源图像，该结构元素确定取最小值的像素邻域的形状：

侵蚀可以应用数次（迭代）。在多通道图像的情况下，每个通道都是独立处理的。

膨胀：

腐蚀：

二、erode函数

1、函数原型

cv::erode (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar &borderValue=morphologyDefaultBorderValue())

2、参数详解

src	输入图像；通道数可以是任意的，但深度应该是 CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或 CV_64F 之一。
dst	输出与 src 大小和类型相同的图像。
kernel	用于侵蚀的结构元素；如果 element=Mat()，则使用 3 x 3 矩形结构元素。可以使用 getStructuringElement 创建内核。
anchor	锚点在元素中的位置；默认值 (-1, -1) 表示锚点位于元素中心。
iterations	应用侵蚀的次数。
borderType	像素外推法，请参阅 BorderTypes。不支持 BORDER_WRAP。
borderValue	边界不变的情况下的边界值

三、OpenCV源码

1、源码路径

opencv\modules\imgproc\src\morph.dispatch.cpp

2、源码代码

从源码可知最终是调用了morph函数，其它诸如开闭运算等等均是调用这个函数。

void erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,Point anchor, int iterations,int borderType, const Scalar& borderValue )
{CV_INSTRUMENT_REGION();CV_Assert(!src.empty());morphOp( MORPH_ERODE, src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue );
}

static void morphOp( int op, InputArray _src, OutputArray _dst,InputArray _kernel,Point anchor, int iterations,int borderType, const Scalar& borderValue )
{CV_INSTRUMENT_REGION();CV_Assert(!_src.empty());Mat kernel = _kernel.getMat();Size ksize = !kernel.empty() ? kernel.size() : Size(3,3);anchor = normalizeAnchor(anchor, ksize);CV_OCL_RUN(_dst.isUMat() && _src.dims() <= 2 && _src.channels() <= 4 &&borderType == cv::BORDER_CONSTANT && borderValue == morphologyDefaultBorderValue() &&(op == MORPH_ERODE || op == MORPH_DILATE) &&anchor.x == ksize.width >> 1 && anchor.y == ksize.height >> 1,ocl_morphOp(_src, _dst, kernel, anchor, iterations, op, borderType, borderValue) )if (iterations == 0 || kernel.rows*kernel.cols == 1){_src.copyTo(_dst);return;}if (kernel.empty()){kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1+iterations*2,1+iterations*2));anchor = Point(iterations, iterations);iterations = 1;}else if( iterations > 1 && countNonZero(kernel) == kernel.rows*kernel.cols ){anchor = Point(anchor.x*iterations, anchor.y*iterations);kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(ksize.width + (iterations-1)*(ksize.width-1),ksize.height + (iterations-1)*(ksize.height-1)),anchor);iterations = 1;}Mat src = _src.getMat();_dst.create( src.size(), src.type() );Mat dst = _dst.getMat();Point s_ofs;Size s_wsz(src.cols, src.rows);Point d_ofs;Size d_wsz(dst.cols, dst.rows);bool isolated = (borderType&BORDER_ISOLATED)?true:false;borderType = (borderType&~BORDER_ISOLATED);if(!isolated){src.locateROI(s_wsz, s_ofs);dst.locateROI(d_wsz, d_ofs);}hal::morph(op, src.type(), dst.type(),src.data, src.step,dst.data, dst.step,src.cols, src.rows,s_wsz.width, s_wsz.height, s_ofs.x, s_ofs.y,d_wsz.width, d_wsz.height, d_ofs.x, d_ofs.y,kernel.type(), kernel.data, kernel.step, kernel.cols, kernel.rows, anchor.x, anchor.y,borderType, borderValue.val, iterations,(src.isSubmatrix() && !isolated));
}

四、效果图像示例

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