OpenCV（二十九）：图像腐蚀

1.图像腐蚀原理

腐蚀操作的原理是将一个结构元素（也称为核或模板）在图像上滑动，并将其与图像中对应位置的像素进行比较。如果结构元素的所有像素与图像中对应位置的像素都匹配，那么该位置的像素值保持不变。如果结构元素的任何一个像素与图像中对应位置的像素不匹配，那么该位置的像素值被置为0（或其他指定的像素值），从而改变了图像的形状和结构。

2.图像腐蚀目的：

去除图像中微小物体
分离较近的两个物体

3.结构元素生成函数getStructuringElement(）

Mat cv::getStructuringElement ( int shape，

Size ksize,

Point anchor = point(-1,-1)

）

shape:结构元素的种类。
ksize:结构元素的尺寸大小。
anchor:中心点的位置，默认参数为结构元素的几何中心点。

其中结构元素的类型参数：

4.图像腐蚀操作函数erode()

void cv::erode ( InputArray src,

OutputArray dst,

InputArray kernel,

Point anchor = Point(-1,-1),

int iterations = 1,

int cborderType = BORDER CONSTANT，

const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue()

)

src:输入的待腐蚀图像，图像的通道数可以是任意的，但是图像的数据类型必须是CV_8U，CV _16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F之一。
dst:腐蚀后的输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸和数据类型。
kermel:用于腐蚀操作的结构元素，可以自己输入，也可以用getStructuringElement0)函数生成。
anchor:中心点在结构元素中的位置，默认参数为结构元素的几何中心点。
iterations:腐蚀的次数。
borderType:像素外推法选择标志。
borderValue:边界不变的边界值。

5.示例代码：

复制代码

//绘制包含区域函数
void drawState(Mat image, int number, Mat centroids, Mat stats, String string) {
    RNG rng(10086);
    vector<Vec4b> colors;
    for(int i=0;i<number;i++){
        //使用均匀分布的随机数确定颜色
        Vec4b vec4=Vec4b(rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256),rng.uniform(0,256));
        colors.push_back(vec4);
    }
    //以不同颜色标记出不同的连通域
    for(int i=1;i<number;i++){
        //中心位置
        int center_x=centroids.at<double>(i,0);
        int center_y=centroids.at<double>(i,1);
        //矩形边框
        int x=stats.at<int>(i,CC_STAT_LEFT);
        int y=stats.at<int>(i,CC_STAT_TOP);
        int w=stats.at<int>(i,CC_STAT_WIDTH);
        int h=stats.at<int>(i,CC_STAT_HEIGHT);
        int area=stats.at<int>(i,CC_STAT_AREA);
        //中心位置绘制
        circle(image,Point(center_x,center_y),2,Scalar(0,255,0),2,8,0);
        //外接矩形
        Rect rect(x,y,w,h);
        rectangle(image,rect,colors[i],1,8,0);
        putText(image, format("%d",i),Point(center_x,center_y),FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,Scalar(255,0,255),1);
    }
    imwrite("/sdcard/DCIM/"+string+".png",image);
}

void Image_corrosion(Mat image){
    Mat img2;
    copyTo(image,img2,image);//克隆一个单独的图像，用于后期图像绘制
    Mat rice,riceBW;
    //将图像转成二值图像，用于统计连通域
    cvtColor(image,rice,COLOR_BGR2GRAY);
    threshold(rice,riceBW,50,255,THRESH_BINARY);

    Mat out,stats,centroids;
    //统计图像中连通域的个数
    int number= connectedComponentsWithStats(riceBW,out,stats,centroids,8,CV_16U);
    drawState(image,number,centroids,stats,"Uncorroded_connected");//绘制图像
    Mat strucr1= getStructuringElement(0,Size(3,3));//矩形结构元素
    //Mat strucr1= getStructuringElement(1,Size(3,3));//十字结构元素

    erode(riceBW,riceBW,strucr1);//对图像进行腐蚀
    number= connectedComponentsWithStats(riceBW,out,stats,centroids,8,CV_16U);
    drawState(img2,number,centroids,stats,"corroded_connected");
}