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目标

本教程你会学到:

  • 如何使用OpenCV函数 morphologyEx 进行形态学操作:
    • 开运算 (Opening)
    • 闭运算 (Closing)
    • 形态梯度 (Morphological Gradient)
    • 顶帽 (Top Hat)
    • 黑帽(Black Hat)

原理

Note

以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。

前一节我们讨论了两种最基本的形态学操作:

  • 腐蚀 (Erosion)
  • 膨胀 (Dilation)

运用这两个基本操作,我们可以实现更高级的形态学变换。这篇文档将会简要介绍OpenCV提供的5种高级形态学操作:

开运算

  • 开运算是通过先对图像腐蚀再膨胀实现的。

    dst = open( src, element) = dilate( erode( src, element ) )

  • 能够排除小团块物体(假设物体较背景明亮)

  • 请看下面,左图是原图像,右图是采用开运算转换之后的结果图。 观察发现字母拐弯处的白色空间消失。

  • Opening
第 1 段(可获 2 积分)

闭运算

  • 闭运算是通过先对图像膨胀再腐蚀实现的。

    dst = close( src, element ) = erode( dilate( src, element ) )

  • 能够排除小型黑洞(黑色区域)。

  • Closing example

形态学梯度

  • 膨胀图与腐蚀图之差

    dst = morph_{grad}( src, element ) = dilate( src, element ) - erode( src, element )

  • 能够保留物体的边缘轮廓,如下所示:

  • Gradient

顶帽

  • 原图像与开运算结果图之差

    dst = tophat( src, element ) = src - open( src, element )

    Top Hat

黑帽

  • 闭运算结果图与原图像之差

    dst = blackhat( src, element ) = close( src, element ) - src

    Black Hat

代码

本教程代码如下, 你也可以从 这里 下载。

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

using namespace cv;

/// Global variables
Mat src, dst;

int morph_elem = 0;
int morph_size = 0;
int morph_operator = 0;
int const max_operator = 4;
int const max_elem = 2;
int const max_kernel_size = 21;

char* window_name = "Morphology Transformations Demo";

/** Function Headers */
void Morphology_Operations( int, void* );

/** @function main */
int main( int argc, char** argv )
{
  /// Load an image
  src = imread( argv[1] );

  if( !src.data )
  { return -1; }

 /// Create window
 namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

 /// Create Trackbar to select Morphology operation
 createTrackbar("Operator:\n 0: Opening - 1: Closing \n 2: Gradient - 3: Top Hat \n 4: Black Hat", window_name, &morph_operator, max_operator, Morphology_Operations );

 /// Create Trackbar to select kernel type
 createTrackbar( "Element:\n 0: Rect - 1: Cross - 2: Ellipse", window_name,
                 &morph_elem, max_elem,
                 Morphology_Operations );

 /// Create Trackbar to choose kernel size
 createTrackbar( "Kernel size:\n 2n +1", window_name,
                 &morph_size, max_kernel_size,
                 Morphology_Operations );

 /// Default start
 Morphology_Operations( 0, 0 );

 waitKey(0);
 return 0;
 }

 /**
  * @function Morphology_Operations
  */
void Morphology_Operations( int, void* )
{
  // Since MORPH_X : 2,3,4,5 and 6
  int operation = morph_operator + 2;

  Mat element = getStructuringElement( morph_elem, Size( 2*morph_size + 1, 2*morph_size+1 ), Point( morph_size, morph_size ) );

  /// Apply the specified morphology operation
  morphologyEx( src, dst, operation, element );
  imshow( window_name, dst );
  }
第 2 段(可获 2 积分)

解释

  1. 看一下程序的总体流程:

    • 装载图像

    • 创建显示形态学操作的窗口

    • 创建3个trackbar获取用户参数:

      • 第一个trackbar “Operator” 返回用户选择的形态学操作类型 (morph_operator).

    • createTrackbar("Operator:\n 0: Opening - 1: Closing \n 2: Gradient - 3: Top Hat \n 4: Black Hat",
                     window_name, &morph_operator, max_operator,
                     Morphology_Operations );
      
      • 第二个trackbar “Element” 返回 morph_elem, 指定内核形状:

        createTrackbar( "Element:\n 0: Rect - 1: Cross - 2: Ellipse", window_name,
                        &morph_elem, max_elem,
                        Morphology_Operations );
        
      • 第三个trackbar “Kernel Size” 返回内核大小(morph_size)

        createTrackbar( "Kernel size:\n 2n +1", window_name,
                        &morph_size, max_kernel_size,
                        Morphology_Operations );
        
    • 每当任一标尺被移动, 用户函数 Morphology_Operations 就会被调用,该函数获取trackbar的当前值运行指定操作并更新显示结果图像。

       /**
        * @function Morphology_Operations
        */
      void Morphology_Operations( int, void* )
      {
        // Since MORPH_X : 2,3,4,5 and 6
        int operation = morph_operator + 2;
      
        Mat element = getStructuringElement( morph_elem, Size( 2*morph_size + 1, 2*morph_size+1 ), Point( morph_size, morph_size ) );
      
        /// Apply the specified morphology operation
        morphologyEx( src, dst, operation, element );
        imshow( window_name, dst );
       }
      

      运行形态学操作的核心函数是 morphologyEx 。在本例中,我们使用了4个参数(其余使用默认值):

      • src : 原 (输入) 图像
      • dst: 输出图像
      • operation: 需要运行的形态学操作。 我们有5个选项:
        • Opening: MORPH_OPEN : 2
        • Closing: MORPH_CLOSE: 3
        • Gradient: MORPH_GRADIENT: 4
        • Top Hat: MORPH_TOPHAT: 5
        • Black Hat: MORPH_BLACKHAT: 6
      • 你可以看到, 它们的取值范围是 <2-6>, 因此我们要将从tracker获取的值增加(+2):

        int operation = morph_operator + 2;
        
      • element: 内核,可以使用函数 getStructuringElement自定义。

第 3 段(可获 2 积分)

结果

  • 在编译上面的代码之后, 我们可以运行结果,将图片路径输入。这里使用图像: baboon.png:

    Morphology 2: Original image
  • 这里是显示窗口的两个截图。第一幅图显示了使用交错内核和 开运算 之后的结果, 第二幅图显示了使用椭圆内核和 黑帽 之后的结果。

    Morphology 2: Result sample
第 4 段(可获 2 积分)

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