OpenCV图像的腐蚀与膨胀.doc

OpenCV图像处理 -上机实验报告 3 1.实验题目:腐蚀与膨胀操作2.实验目的:（1）如何使用opencv提供的两种最基本的形态学操作，腐蚀与膨胀；（2）掌握opencv运行环境及腐蚀与膨胀的基本运行过程。3.实验原理:(1)形态学操作：形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作，通过将结构元素作用于输入图像来产生输出图像。基本的形态学操作有腐蚀与膨胀，他们的应运广泛：消除噪声，分割独立的图像元素，以及连接相邻的元素；寻找图像中明显的极大值区域或极小值区域。(2)膨胀：此操作将图像A与任意形状的内核（B），通常为正方形或圆形，进行卷积；内核有一个可定义的锚点，通常定义为内核中心点；进行膨胀操作时，将内核B画过图像，将内核B覆盖区域的最大像素值提取，并代替锚点位置的像素。显然这一最大化操作会导致图像中的亮区开始“扩展”。(3)腐蚀：它在形态学操作家族里是膨胀操作的孪生姐妹。它提取的是内核覆盖下的像素最小值；进行腐蚀操作时，将内核B画过图像，将内核B覆盖区域的最小像素值提取，并代替锚点位置像素，腐蚀操作的结果是图片亮区变细，黑色区域变大。4.实验结果：5.源程序：#include#include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; Mat src,erosion_dst,dilation_dst;int erosion_elem=0;int erosion_size=0;int dilation_elem=0;int dilation_size=0;int const max_elem=2;int const max_kernel_size=21;void Erosion(int ,void*);void Dilation(int ,void*);int main(int argc,char* argv)src=imread(na.jpg);if(!src.data)return -1;namedWindow(Erosion Demo, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); namedWindow(Dilation Demo, CV_WINDOW_AUTOSIZE ); cvMoveWindow(Dilation Demo,src.cols,0);createTrackbar(Element:n0:Rectn1:Crossn2:Ellipse,Erosion Demo,&erosion_elem,max_elem,Erosion);createTrackbar(Kernel size:n 2n +1,Erosion Demo,&erosion_size,max_kernel_size,Erosion); createTrackbar(Element:n0:Rectn1:Crossn2:Ellipse,Dilation Demo,&dilation_elem,max_elem,Dilation);createTrackbar(Kernel size:n 2n +1,Dilation Demo,&dilation_size,max_kernel_size,Dilation);Erosion(0,0);Dilation(0,0);waitKey(0);return 0;void Erosion(int,void*)int erosion_type;if(erosion_elem=0)erosion_type=MORPH_RECT; else if(erosion_elem=1)erosion_type=MORPH_CROSS;else if(erosion_elem=2)erosion_type=MORPH_ELLIPSE;Mat element=getStructuringElement(erosion_type,Size(2*erosion_size+1,2*erosion_size+1),Point(erosion_size,erosion_size);erode(src,erosion_dst,element);imshow(Eerosion Demo,erosion_dst);void Dilation(int,void*)int dilation_type;if(dilation_elem=0)dilation_type=MORPH_RECT; else if(dilation_elem=1)dilation_type=MORPH_CROSS;else if(dilation_elem=2)dilation_type=MORPH_ELLIPSE;Mat element=getStructuringElement(dilation_type,Size(2*dilation_size+1,2*dilation_size+1),Point(dilation_size,dilation_size);erode(src,dilation_dst,element);imshow(Dilation Demo,dilation_dst);实验总结：通过本次实验，我再一次学到了一种图像处理的方法，了解并使用OpenCV提供的两种最基本的形态学操作，腐蚀与膨胀及腐蚀和膨胀的基