计算机视觉
图像处理

【OpenCV入门教程之十】 形态学图像处理(一):膨胀与腐蚀

本篇文章中,我们一起探究了图像处理中,最基本的形态学运算——膨胀腐蚀。在文章开头友情提醒,用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚,毁三观的,不建议尝试。。。。。。。。。。

OK,开始吧,依然是先放一张截图:

一、理论与概念讲解——从现象到本质

1.1 形态学概述

形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。

数 学形态学(Mathematical morphology) 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐 蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。

简单来讲,形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。Opencv为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种,他们是:膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。

膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能,主要如下:

  • 消除噪声
  • 分割(isolate)出独立的图像元素,在图像中连接(join)相邻的元素。
  • 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域
  • 求出图像的梯度

在进行腐蚀和膨胀的讲解之前,首先需要注意,腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀,“领域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀,“领域被蚕食”,效果图拥有比原图更小的高亮区域。

1.2 膨胀

其实,膨胀就是求局部最大值的操作。

按数学方面来说,膨胀或者腐蚀操作就是将图像(或图像的一部分区域,我们称之为A)与核(我们称之为B)进行卷积。

核可以是任何的形状和大小,它拥有一个单独定义出来的参考点,我们称其为锚点(anchorpoint)。多数情况下,核是一个小的中间带有参考点和实心正方形或者圆盘,其实,我们可以把核视为模板或者掩码。

 

而膨胀就是求局部最大值的操作,核B与图形卷积,即计算核B覆盖的区域的像素点的最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。如下图所示,这就是膨胀操作的初衷。

膨胀的数学表达式:

照片膨胀效果图:

1.3 腐蚀

再来看一下腐蚀,大家应该知道,膨胀和腐蚀是一对好基友,是相反的一对操作,所以腐蚀就是求局部最小值的操作。

我们一般都会把腐蚀和膨胀对应起来理解和学习。下文就可以看到,两者的函数原型也是基本上一样的。

原理图:

 

腐蚀的数学表达式:

腐蚀效果图(毛笔字):

照片腐蚀效果图:

表示这张狗狗超可爱:D

二、深入——OpenCV源码分析溯源

直接上源码吧,在…opencvsourcesmodulesimgprocsrc morph.cpp路径中 的第1353行开始就为erode(腐蚀)函数的源码,1361行为dilate(膨胀)函数的源码。

  1. //———————————–【erode()函数中文注释版源代码】—————————- 
  2. //    说明:以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码 
  3. //    OpenCV源代码版本:2.4.8 
  4. //    源码路径:…opencvsourcesmodulesimgprocsrc morph.cpp 
  5. //    源文件中如下代码的起始行数:1353行 
  6. //——————————————————————————————————–  
  7. void cv::erode( InputArray src, OutputArraydst, InputArray kernel,
  8.                 Point anchor, int iterations,
  9.                 int borderType, constScalar& borderValue )
  10. {
  11. //调用morphOp函数,并设定标识符为MORPH_ERODE
  12.    morphOp( MORPH_ERODE, src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType,borderValue );
  13. }
  1. //———————————–【dilate()函数中文注释版源代码】—————————- 
  2. //    说明:以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码 
  3. //    OpenCV源代码版本:2.4.8 
  4. //    源码路径:…opencvsourcesmodulesimgprocsrc morph.cpp 
  5. //    源文件中如下代码的起始行数:1361行 
  6. //    中文注释by浅墨 
  7. //——————————————————————————————————– 
  8. void cv::dilate( InputArray src,OutputArray dst, InputArray kernel,
  9.                  Point anchor, int iterations,
  10.                  int borderType, constScalar& borderValue )
  11. {
  12. //调用morphOp函数,并设定标识符为MORPH_DILATE
  13.    morphOp( MORPH_DILATE, src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType,borderValue );
  14. }

可以发现erode和dilate这两个函数内部就是调用了一下morphOp,只是他们调用morphOp时,第一个参数标识符不同,一个为MORPH_ERODE(腐蚀),一个为MORPH_DILATE(膨胀)。

morphOp函数的源码在…opencvsourcesmodulesimgprocsrcmorph.cpp中的第1286行,有兴趣的朋友们可以研究研究,这里就不费时费力花篇幅展开分析了。

三、浅出——API函数快速上手

3.1  形态学膨胀——dilate函数

erode函数,使用像素邻域内的局部极大运算符来膨胀一张图片,从src输入,由dst输出。支持就地(in-place)操作。

函数原型:

  1. C++: void dilate(
  2.     InputArray src,
  3.     OutputArray dst,
  4.     InputArray kernel,
  5.     Point anchor=Point(-1,-1),
  6.     int iterations=1,
  7.     int borderType=BORDER_CONSTANT,
  8.     const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()
  9. );

 

参数详解:

  • 第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。图像通道的数量可以是任意的,但图像深度应为CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或 CV_64F其中之一。
  • 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
  • 第三个参数,InputArray类型的kernel,膨胀操作的核。若为NULL时,表示的是使用参考点位于中心3×3的核。

我们一般使用函数 getStructuringElement配合这个参数的使用。getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素(内核矩阵)。

其中,getStructuringElement函数的第一个参数表示内核的形状,我们可以选择如下三种形状之一:

    • 矩形: MORPH_RECT
    • 交叉形: MORPH_CROSS
    • 椭圆形: MORPH_ELLIPSE

而getStructuringElement函数的第二和第三个参数分别是内核的尺寸以及锚点的位置。

我 们一般在调用erode以及dilate函数之前,先定义一个Mat类型的变量来获得getStructuringElement函数的返回值。对于锚点 的位置,有默认值Point(-1,-1),表示锚点位于中心。且需要注意,十字形的element形状唯一依赖于锚点的位置。而在其他情况下,锚点只是 影响了形态学运算结果的偏移。

getStructuringElement函数相关的调用示例代码如下:

  1.  int g_nStructElementSize = 3; //结构元素(内核矩阵)的尺寸
  2. //获取自定义核
  3. Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,
  4.     Size(2*g_nStructElementSize+1,2*g_nStructElementSize+1),
  5.     Point( g_nStructElementSize, g_nStructElementSize ));

调用这样之后,我们便可以在接下来调用erode或dilate函数时,第三个参数填保存了getStructuringElement返回值的Mat类型变量。对应于我们上面的示例,就是填element变量。

  • 第四个参数,Point类型的anchor,锚的位置,其有默认值(-1,-1),表示锚位于中心。
  • 第五个参数,int类型的iterations,迭代使用erode()函数的次数,默认值为1。
  • 第六个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。注意它有默认值BORDER_DEFAULT。
  • 第 七个参数,const Scalar&类型的borderValue,当边界为常数时的边界值,有默认值 morphologyDefaultBorderValue(),一般我们不用去管他。需要用到它时,可以看官方文档中的 createMorphologyFilter()函数得到更详细的解释。

使用erode函数,一般我们只需要填前面的三个参数,后面的四个参数都有默认值。而且往往结合getStructuringElement一起使用。

调用范例:

  1.         //载入原图 
  2.         Mat image = imread(“1.jpg”);
  3. //获取自定义核
  4.         Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
  5.         Mat out;
  6.         //进行膨胀操作
  7.         dilate(image, out, element);

用上面核心代码架起来的完整程序代码:

  1. //———————————–【头文件包含部分】—————————————
  2. //     描述:包含程序所依赖的头文件
  3. //———————————————————————————————-
  4. #include <opencv2/core/core.hpp>
  5. #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
  6. #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
  7. #include <iostream>
  8. //———————————–【命名空间声明部分】—————————————
  9. //     描述:包含程序所使用的命名空间
  10. //———————————————————————————————– 
  11. using namespace std;
  12. using namespace cv;
  13. //———————————–【main( )函数】——————————————–
  14. //     描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
  15. //———————————————————————————————–
  16. int main(  )
  17. {
  18.        //载入原图 
  19.        Mat image = imread(“1.jpg”);
  20.        //创建窗口 
  21.        namedWindow(“【原图】膨胀操作”);
  22.        namedWindow(“【效果图】膨胀操作”);
  23.        //显示原图
  24.        imshow(“【原图】膨胀操作”, image);
  25. <span style=“white-space:pre”>  </span>//获取自定义核
  26.        Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
  27.        Mat out;
  28. <span style=“white-space:pre”>  </span>//进行膨胀操作
  29.        dilate(image,out, element);
  30.        //显示效果图
  31.        imshow(“【效果图】膨胀操作”, out);
  32.        waitKey(0);
  33.        return 0;
  34. }

 

运行截图:

3.2 形态学腐蚀——erode函数

erode函数,使用像素邻域内的局部极小运算符来腐蚀一张图片,从src输入,由dst输出。支持就地(in-place)操作。

看一下函数原型:

  1. C++: void erode(
  2.     InputArray src,
  3.     OutputArray dst,
  4.     InputArray kernel,
  5.     Point anchor=Point(-1,-1),
  6.     int iterations=1,
  7.     int borderType=BORDER_CONSTANT,
  8.     const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()
  9.  );

参数详解:

  • 第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。图像通道的数量可以是任意的,但图像深度应为CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或 CV_64F其中之一。
  • 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
  • 第 三个参数,InputArray类型的kernel,腐蚀操作的内核。若为NULL时,表示的是使用参考点位于中心3×3的核。我们一般使用函数 getStructuringElement配合这个参数的使用。getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素(内核 矩阵)。(具体看上文中浅出部分dilate函数的第三个参数讲解部分)
  • 第四个参数,Point类型的anchor,锚的位置,其有默认值(-1,-1),表示锚位于单位(element)的中心,我们一般不用管它。
  • 第五个参数,int类型的iterations,迭代使用erode()函数的次数,默认值为1。
  • 第六个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。注意它有默认值BORDER_DEFAULT。
  • 第 七个参数,const Scalar&类型的borderValue,当边界为常数时的边界值,有默认值 morphologyDefaultBorderValue(),一般我们不用去管他。需要用到它时,可以看官方文档中的 createMorphologyFilter()函数得到更详细的解释。

同样的,使用erode函数,一般我们只需要填前面的三个参数,后面的四个参数都有默认值。而且往往结合getStructuringElement一起使用。

调用范例:

  1.         //载入原图 
  2.         Mat image = imread(“1.jpg”);
  3. //获取自定义核
  4.         Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
  5.         Mat out;
  6.         //进行腐蚀操作
  7.         erode(image,out, element);

 

用上面核心代码架起来的完整程序代码:

  1. //———————————–【头文件包含部分】—————————————
  2. //     描述:包含程序所依赖的头文件
  3. //———————————————————————————————-
  4. #include <opencv2/core/core.hpp>
  5. #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
  6. #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
  7. #include <iostream>
  8. //———————————–【命名空间声明部分】—————————————
  9. //     描述:包含程序所使用的命名空间
  10. //———————————————————————————————– 
  11. using namespace std;
  12. using namespace cv;
  13. //———————————–【main( )函数】——————————————–
  14. //     描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
  15. //———————————————————————————————–
  16. int main(  )
  17. {
  18.        //载入原图 
  19.        Matimage = imread(“1.jpg”);
  20.         //创建窗口 
  21.        namedWindow(“【原图】腐蚀操作”);
  22.        namedWindow(“【效果图】腐蚀操作”);
  23.        //显示原图
  24.        imshow(“【原图】腐蚀操作”, image);
  25. //获取自定义核
  26.        Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
  27.        Mat out;
  28. //进行腐蚀操作
  29.        erode(image,out, element);
  30.        //显示效果图
  31.        imshow(“【效果图】腐蚀操作”, out);
  32.        waitKey(0);
  33.        return 0;
  34. }

运行结果:

四、综合示例——在实战中熟稔

依然是每篇文章都会配给大家的一个详细注释的博文配套示例程序,把这篇文章中介绍的知识点以代码为载体,展现给大家。

这个示例程序中的效果图窗口有两个滚动条,顾名思义,第一个滚动条“腐蚀/膨胀”用于在腐蚀/膨胀之间进行切换;第二个滚动条”内核尺寸”用于调节形态学操作时的内核尺寸,以得到效果不同的图像,有一定的可玩性。废话不多说,上代码吧:

  1. //———————————–【程序说明】———————————————-
  2. //            程序名称::《【OpenCV入门教程之十】形态学图像处理(一):膨胀与腐蚀  》 博文配套源码
  3. //            开发所用IDE版本:Visual Studio 2010
  4. //          开发所用OpenCV版本: 2.4.8
  5. //————————————————————————————————
  6. //———————————–【头文件包含部分】—————————————
  7. //            描述:包含程序所依赖的头文件
  8. //———————————————————————————————-
  9. #include <opencv2/opencv.hpp>
  10. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
  11. #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
  12. #include <iostream>
  13. //———————————–【命名空间声明部分】—————————————
  14. //            描述:包含程序所使用的命名空间
  15. //———————————————————————————————–
  16. using namespace std;
  17. using namespace cv;
  18. //———————————–【全局变量声明部分】————————————–
  19. //            描述:全局变量声明
  20. //———————————————————————————————–
  21. Mat g_srcImage, g_dstImage;//原始图和效果图
  22. int g_nTrackbarNumer = 0;//0表示腐蚀erode, 1表示膨胀dilate
  23. int g_nStructElementSize = 3; //结构元素(内核矩阵)的尺寸
  24. //———————————–【全局函数声明部分】————————————–
  25. //            描述:全局函数声明
  26. //———————————————————————————————–
  27. void Process();//膨胀和腐蚀的处理函数
  28. void on_TrackbarNumChange(intvoid *);//回调函数
  29. void on_ElementSizeChange(intvoid *);//回调函数
  30. //———————————–【main( )函数】——————————————–
  31. //            描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
  32. //———————————————————————————————–
  33. int main( )
  34. {
  35.        //改变console字体颜色
  36.        system(“color5E”);
  37.        //载入原图
  38.        g_srcImage= imread(“1.jpg”);
  39.        if(!g_srcImage.data ) { printf(“Oh,no,读取srcImage错误~!n”); return false; }
  40.        //显示原始图
  41.        namedWindow(“【原始图】”);
  42.        imshow(“【原始图】”, g_srcImage);
  43.        //进行初次腐蚀操作并显示效果图
  44.        namedWindow(“【效果图】”);
  45.        //获取自定义核
  46.        Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2*g_nStructElementSize+1,2*g_nStructElementSize+1),Point( g_nStructElementSize, g_nStructElementSize ));
  47.        erode(g_srcImage,g_dstImage, element);
  48.        imshow(“【效果图】”, g_dstImage);
  49.        //创建轨迹条
  50.        createTrackbar(“腐蚀/膨胀”“【效果图】”, &g_nTrackbarNumer, 1, on_TrackbarNumChange);
  51.        createTrackbar(“内核尺寸”“【效果图】”,&g_nStructElementSize, 21, on_ElementSizeChange);
  52.        //输出一些帮助信息
  53.        cout<<endl<<“t嗯。运行成功,请调整滚动条观察图像效果~nn”
  54.               <<“t按下“q”键时,程序退出~!n”
  55.               <<“nnttttby浅墨”;
  56.        //轮询获取按键信息,若下q键,程序退出
  57.        while(char(waitKey(1))!= ‘q’) {}
  58.        return 0;
  59. }
  60. //—————————–【Process( )函数】————————————
  61. //            描述:进行自定义的腐蚀和膨胀操作
  62. //—————————————————————————————–
  63. void Process()
  64. {
  65.        //获取自定义核
  66.        Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2*g_nStructElementSize+1,2*g_nStructElementSize+1),Point( g_nStructElementSize, g_nStructElementSize ));
  67.        //进行腐蚀或膨胀操作
  68.        if(g_nTrackbarNumer== 0) {
  69.               erode(g_srcImage,g_dstImage, element);
  70.        }
  71.        else{
  72.               dilate(g_srcImage,g_dstImage, element);
  73.        }
  74.        //显示效果图
  75.        imshow(“【效果图】”, g_dstImage);
  76. }
  77. //—————————–【on_TrackbarNumChange( )函数】————————————
  78. //            描述:腐蚀和膨胀之间切换开关的回调函数
  79. //—————————————————————————————————–
  80. void on_TrackbarNumChange(intvoid *)
  81. {
  82.        //腐蚀和膨胀之间效果已经切换,回调函数体内需调用一次Process函数,使改变后的效果立即生效并显示出来
  83.        Process();
  84. }
  85. //—————————–【on_ElementSizeChange( )函数】————————————-
  86. //            描述:腐蚀和膨胀操作内核改变时的回调函数
  87. //—————————————————————————————————–
  88. void on_ElementSizeChange(intvoid *)
  89. {
  90.        //内核尺寸已改变,回调函数体内需调用一次Process函数,使改变后的效果立即生效并显示出来
  91.        Process();
  92. }

放出一些效果图吧。原始图:

膨胀效果图:

腐蚀效果图:

腐蚀和膨胀得到的图,都特有喜感,但千变万变,还是原图好看:

OK,就放出这些吧,具体更多的运行效果大家就自己下载示例程序回去玩吧。

本篇文章到这里就基本结束了,最后放出文章配套示例程序的打包下载地址。

本篇文章的配套源代码请点击这里下载:【OpenCV入门教程之十】配套源代码下载

OK,今天的内容大概就是这些,我们下篇文章见:)

转载注明来源:CV视觉网 » 【OpenCV入门教程之十】 形态学图像处理(一):膨胀与腐蚀

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