Emgu CV4图像处理之膨胀和腐蚀、梯度计算、开闭运算14(C#)
本文测试环境：
win10 64位
vistual studio 2019
Emgu CV 4.6.0
环境配置准备：
1 新增控制台项目，.net framework为4.7.2
2 把win-x64目录的native目录下的文件全部拷贝到项目的运行目录Debug目录下
3 项目选择x64
4 添加项目引用Emgu.CV.dll、Emgu.CV.Platform.NetFramework.dll、System.Drawing.dll和System.Runtime.InteropServices.RuntimeInformation.dll
具体配置参考：
Emgu CV4图像处理之环境搭建1(C#)_zxy2847225301的博客-CSDN博客
形态学图像处理包括：
原理参考文章，写得还不错：
OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀 - 知乎
1 膨胀：
这里我们指定范围为3*3的矩阵，kernel（卷积核核）指定为全为1的3*3的矩阵，卷积计算后，该像素点的值等于以该像素点为中心的3*3范围内的最大值。由于我们是二值图像，所以只要包含周围白的部分，就变为白的。
如：
图中的128=Max(128,0,0,0,126,24,0,0,0)
膨胀后的效果图(相当加粗了，领域扩张了)：
Emgu CV的函数原型如下：
src：原图
dst：输出图
element：操作的卷积核，可以通过 CvInvoke.GetStructuringElement获取到
iterations：膨胀的次数
borderType：边界模式，一般为默认Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default
borderValue：边界值，一般为默认值new MCvScalar()
代码如下：
srcPic.png原图如下：
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace EmguCVDemo2
{class Program{static void Main(string[] args){Image<Bgr,Byte> srcPic = new Image<Bgr, Byte>("srcPic.png");ImgDilate(srcPic);CvInvoke.WaitKey(0);Console.ReadLine();}/// <summary>/// 图像膨胀/// </summary>/// <param name="srcPic"></param>private static void ImgDilate(Image<Bgr, Byte> srcPic){//原图进行转换为灰度图CvInvoke.CvtColor(srcPic, srcPic, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Rgb2Gray);Mat dstPic = new Mat();Mat element = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Rectangle, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));CvInvoke.Dilate(srcPic, dstPic, element, new Point(-1, -1), 1, Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar());CvInvoke.Imshow("srcPic", srcPic);CvInvoke.Imshow("dstPic", dstPic);CvInvoke.WaitKey(0);}}
}
运行结果如下：
2 腐蚀
腐蚀操作和膨胀操作相反，也就是将毛刺消除，判断方法为：在卷积核大小中对图片进行卷积。取图像中（3 * 3）区域内的最小值。由于我们是二值图像，也就是取0（黑色）。
总结： 只要原图片3 * 3范围内有黑的，该像素点就是黑的。
腐蚀后的效果图(相当瘦身了，领域被蚕食了)：
Emgu CV的函数原型如下：
src：原图
dst：输出图
element：操作的卷积核，可以通过 CvInvoke.GetStructuringElement获取到
iterations：膨胀的次数
borderType：边界模式，一般为默认Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default
borderValue：边界值，一般为默认值new MCvScalar()
代码如下：
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace EmguCVDemo2
{class Program{static void Main(string[] args){Image<Bgr,Byte> srcPic = new Image<Bgr, Byte>("srcPic.png");ImgErode(srcPic);CvInvoke.WaitKey(0);Console.ReadLine();}/// <summary>/// 图像腐蚀/// </summary>/// <param name="srcPic"></param>private static void ImgErode(Image<Bgr, Byte> srcPic){//原图进行转换为灰度图CvInvoke.CvtColor(srcPic, srcPic, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Rgb2Gray);Mat dstPic = new Mat();Mat element = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Rectangle, new Size(3,3), new Point(-1, -1));CvInvoke.Erode(srcPic, dstPic, element, new Point(-1, -1), 1, Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default,new MCvScalar());CvInvoke.Imshow("srcPic", srcPic);CvInvoke.Imshow("dstPic", dstPic);CvInvoke.WaitKey(0);}}
}
运行结果：
3 形态学函数Morphology
函数原型：
src：原图
dst：输出图
operation：形态学的运算类型，如下图：
kernel：操作的卷积核，可以通过 CvInvoke.GetStructuringElement获取到
anchor：一般为new Point(-1, -1)
iterations：膨胀的次数
borderType：边界模式，一般为默认Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default
borderValue：边界值，一般为默认值new MCvScalar()
3.1 开运算
先腐蚀后膨胀
实现的效果是毛刺信息在腐蚀的时候就已经消除了，膨胀也不会膨胀出多余信息
参考代码如下：
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace EmguCVDemo2
{class Program{static void Main(string[] args){Image<Bgr,Byte> srcPic = new Image<Bgr, Byte>("srcPic.png");ImgOpenOperation(srcPic);CvInvoke.WaitKey(0);Console.ReadLine();}/// <summary>/// 开运算/// </summary>/// <param name="srcPic"></param>private static void ImgOpenOperation(Image<Bgr, Byte> srcPic){//原图进行转换为灰度图CvInvoke.CvtColor(srcPic, srcPic, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Rgb2Gray);Mat dstPic = new Mat();Mat element = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Rectangle, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));CvInvoke.MorphologyEx(srcPic, dstPic,Emgu.CV.CvEnum.MorphOp.Open,element, new Point(-1, -1), 1, Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar());CvInvoke.Imshow("srcPic", srcPic);CvInvoke.Imshow("dstPic", dstPic);CvInvoke.WaitKey(0);}}
}
运行结果如下：
3.2 闭运算
先膨胀后腐蚀
原图中内部的黑点被消除了
参考代码如下：
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace EmguCVDemo2
{class Program{static void Main(string[] args){Image<Bgr,Byte> srcPic = new Image<Bgr, Byte>("srcPic.png");ImgCloseOperation(srcPic); //闭运算CvInvoke.WaitKey(0);Console.ReadLine();}/// <summary>/// 闭运算/// </summary>/// <param name="srcPic"></param>private static void ImgCloseOperation(Image<Bgr, Byte> srcPic){//原图进行转换为灰度图CvInvoke.CvtColor(srcPic, srcPic, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Rgb2Gray);Mat dstPic = new Mat();Mat element = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Rectangle, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));CvInvoke.MorphologyEx(srcPic, dstPic, Emgu.CV.CvEnum.MorphOp.Close, element, new Point(-1, -1), 1, Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar());CvInvoke.Imshow("srcPic", srcPic);CvInvoke.Imshow("dstPic", dstPic);CvInvoke.WaitKey(0);}}
}
运行结果如下：
3.3 梯度运算
梯度计算主要显示的是边缘信息。计算的方法：
膨胀的图像 - 腐蚀的图像
我们明显的看出，用大一圈的图像减去小一圈的图像正好就是边缘的信息。
参考代码如下：
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.Util;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace EmguCVDemo2
{class Program{static void Main(string[] args){Image<Bgr,Byte> srcPic = new Image<Bgr, Byte>("srcPic.png");ImgGradient(srcPic);CvInvoke.WaitKey(0);Console.ReadLine();}/// <summary>/// 梯度运算(取边缘信息)/// </summary>/// <param name="srcPic"></param>private static void ImgGradient(Image<Bgr, Byte> srcPic){//原图进行转换为灰度图CvInvoke.CvtColor(srcPic, srcPic, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Rgb2Gray);Mat dstPic = new Mat();Mat element = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Rectangle, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));CvInvoke.MorphologyEx(srcPic, dstPic, Emgu.CV.CvEnum.MorphOp.Gradient, element, new Point(-1, -1), 1, Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar());CvInvoke.Imshow("srcPic", srcPic);CvInvoke.Imshow("dstPic", dstPic);CvInvoke.WaitKey(0);}}
}
运行结果：
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