OpenCV形态学变换函数morphologyEx()黑帽运算的使用

OPenCV版本：4.4

IDE：VS2017

功能描述

简述：执行先进的形态学的变换的黑帽运算。

函数 cv::morphologyEx使用腐蚀和膨胀的作为基本的操作来进行高级的形态学的变换。

任何操作都能就地执行，在多通道图像中，每个通道独立进行处理。

黑帽运算通俗讲其实就是是图像闭运算操作减去原始图像，得到图像内部的小孔，或者前景色中的小黑点。

函数原型

CV_EXPORTS_W 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() );

参数描述

参数 src 源图像.通道的数量可以是任意的，但是深度值应该是以下之一：
CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.
参数 dst 和源图像同样大小和类型的目标图像。
参数 op 形态学操作的类型, 详见：MorphTypes
参数 kernel 结构元素。Kernel 可以通过使用getStructuringElement来创建。
参数 anchor 元素中的锚点的位置，负值表示锚点在核中心。
参数 iterations 腐蚀和膨胀的迭代次数。
参数 borderType 像素外推方法。详见：BorderTypes， BORDER_WRAP不支持。
参数 borderValue 固定边缘的情况下的边缘值。缺省值含有一个特殊的意义。

参考 dilate, erode, getStructuringElement

源码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{cv::Mat image = cv::imread("D:\\OpenCVtest\\images\\black.png");if (image.empty()){std::cout << "image read failed!" << std::endl;cv::waitKey(0);return 0;}//自定义核cv::Mat element = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));//黑帽运算cv::Mat result;cv::morphologyEx(image, result, cv::MORPH_BLACKHAT, element, cv::Point(-1, -1), 2);cv::imshow("原图", image);cv::imshow("黑帽运算结果图", result);cv::waitKey(0);return 0;
}

运行结果：

黑帽运算后的图像：

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