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1.膨胀腐蚀原理

膨胀就是亮点越亮，暗点越暗，腐蚀相反

2.膨胀

2.1api

dilate(const Mat &src, Mat &dst, Mat kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1)src：輸入圖，可以多通道，深度可為CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F。dst：輸出圖，和輸入圖尺寸、型態相同。kernel：結構元素，如果kernel=Mat()則為預設的3×3矩形，越大膨脹效果越明顯。anchor：原點位置，預設為結構元素的中央。iterations：執行次數，預設為1次，執行越多次膨脹效果越明顯。

其中kernel由getStructuringElement()得到

Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1))shape：模板形狀，有MORPH_RECT、MORPH_ELLIPSE、MORPH_CROSS（矩阵、椭圆、十字）三種可選。ksize：模板尺寸。

2.2代码演示

Mat srcImg = imread("E:\\OpenCV\\images\\qsmy.png");Mat dstImg;Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));dilate(srcImg, dstImg, element, Point(-1, -1), -1);imshow("dst", dstImg);imshow("img", srcImg);waitKey(0);

3.腐蚀

不做赘述，只是效果与膨胀相反，其余相同

4.基于腐蚀和膨胀的形态学高级操作

开运算：

闭运算：

形态学梯度：

顶帽：

黑帽：

4.1api

V_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() );这里的参数和上面的腐蚀膨胀全都一样，除了opop是用来选择上面的5个操作的MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）MORPH_GRADIENT - 形态学梯度（Morphological gradient）MORPH_TOPHAT - 顶帽（Top hat）MORPH_BLACKHAT - 黑帽（Black hat）

4.2代码演示

Mat srcImg = imread("E:\\OpenCV\\images\\car.jpg");Mat dstImg;Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));//morphologyEx(srcImg, dstImg, MORPH_OPEN, element);  //开运算//morphologyEx(srcImg, dstImg, MORPH_CLOSE, element);  //闭运算morphologyEx(srcImg, dstImg, MORPH_GRADIENT, element);  //形态学梯度运算//morphologyEx(srcImg, dstImg, MORPH_TOPHAT, element);  //顶帽运算//morphologyEx(srcImg, dstImg, MORPH_BLACKHAT, element);  //黒帽运算imshow("dst", dstImg);imshow("img", srcImg);waitKey(0);

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