OPENCV形态学基础之一膨胀

一.膨胀的原理

数学表达式： dst(x,y) = dilate(src(x,y)) = max(x,y)src(x+x,y+y)

膨胀是图像形态学的基本功能之一，膨胀顾名思义就是求图像的局部最大值操作，它的数学表达式是dst(x,y) = dilate(src(x,y)) = max(x,y)src(x+x,y+y)。

从数学的角度来看，无论是膨胀还是腐蚀实际上就是把图像跟核进行卷积(**卷积：**是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学运算，它的本质就是微积分的转换，积分转换的数学公式

(f * g)(t) = ∫ f( τ )g(t - τ )d τ )，如上图：图像A和形状B进行卷积操作，然后形成右边的图像，右边的图像就是A+B的图像点。所谓的核就是指任意的形状或者大小，在多数情况下，核是一个小的中间带的正方形或者圆形。

膨胀本质上就是把图像与核进行卷积操作，然后计算出卷积区域的最大点，并把最大的值赋值给指定的像素(如上图)。操作完成之后，图像就会更加明亮(如下图)。

这是膨胀前和膨胀后图像的对比。从这张图我们可以看出来，右边经过dilate膨胀操作后整个图像更加的明亮和粗糙。

二.膨胀的API讲解：

1.dilate 的 API

在OPENCV中，有一个专门的API去处理图像的膨胀，这个API就是dilate

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void dilate( InputArray src, 
            OutputArray dst, 
            InputArray kernel,
            Point anchor, 
            int iterations, 
            int borderType, 
            const Scalar& borderValue )

第一个参数： src 的类型是InputArray，它指的是输入图像 ，它可以是Mat类的数据。图像的通道数可以是任意数，但是图像的深度一般是CV_8U ， CV_16U ， CV_16S ， CV_32F ， CV_64F

第二个参数： dst 的类型是OutputArray，它指的是目标图像，值得注意的是输出图像的尺寸、类型要和输入图像是一致的。

第三个参数： InputArray 类型的kernel，膨胀操作的核 。当这个值为NULL的时候，表示使用的核参考点默认是3*3。这个参数通常会配合getStructuringElement 参数的使用(这个参数的使用，下面我会详细说到)。

**第四个参数：**Point类型的anchor，描点的位置，默认是(-1,-1)，表示中心位置。

**第五个参数：**int类型的迭代次数，默认是1

**第六个参数：**int类型的borderType，这个类型用于推断图像外部的边界模式，用的最多的是BORDER_DEFAULT

下面是常用的几种边框模式(这几种相对比较常用，其他的用的很少)

1.BORDER_CONSTANT **：**用指定的像素填充边框（指定颜色画框）

2.BORDER_REPLICATE **：**用已知的边缘像素来填充边框（当前图像的颜色画框）

3.BORDER_WRAP **：**用另一边的像素来补偿填充

4.BORDER_DEFAULT **：**默认模式画边框

**5.BORDER_TRANSPANT:**用透明的方式画框

第七个参数： const Scalar 类型的borderType，一般不用填写 ，因为这个API已经有了默认值morphologyDefaultBorderValue()

2. getStructingElement 的 API

该函数的作用是返回一个卷积层

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CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement(int shape, 
                                       Size ksize, 
                                       Point anchor = Point(-1,-1));

**第一个参数：**表示内核的形状，这里包括了：

1.矩形(MORPH_RECT)，大部分使用这一个

2.交叉形(MORPH_CROSS)

3.椭圆形(MORPH_ELLIPSE)

常用的内核形状是矩形

**第二个参数：**内核的尺寸

第三个参数： 锚点的位置，默认值Point(-1,-1)，表示的是位于图像中心点

三.代码实战

大致流程框图

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#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img=imread("people.jpg");
    if(img.empty())
    {
        cerr<< "read bloast is failed\n"<< endl;
        std::cout <<"failed\n"<<std::endl;        
    }
    //Size(15,15)内核尺寸
    Mat juanji_concept =getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(15,15));
    //进行膨胀
    dilate(img,img,juanji_concept);
    imwrite("bloast_process.jpg",img);

    return 0;
}

原图膨胀后的