opencv-dilate膨胀

使用一个指定的核元素去膨胀一个图像，图像膨胀的过程类似于一个卷积的过程，源图像矩阵A 以及结构元素B，B在A矩阵上依次移动，每个位置上B所覆盖元素的最大值替换B的中心位置值（即锚点处），完成整个膨胀的过程

注意：所谓的腐蚀与膨胀的对象是针对图像中的白色元素所说的

算法通俗理解：膨胀算法使图像扩大一圈，给图像中的对象边界添加像素，其运算过程就是用3X3的结构元素，扫描二值图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”运算，如果都为0，结构图像的该像素为0，否则为1。结果就是使二值图像扩大一圈

函数使用一个指定的核元素去膨胀源图像，内核有一个可定义的 锚点，我们叫他内核中心点，膨胀操作时，获取内核覆盖区域最大像素值，并代替锚点的像素，最大值通过以下公式获取：

 

 函数支持就地模式，膨胀操作可以迭加使用多次，在多通道图像的情况下，每个通道独立处理

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

int main(int argc, char** argv) {

    cv::Mat src= cv::imread("D:/bb/tu/1.jpg");

    cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));

    cv::Mat dst;
    cv::dilate(src, dst, element);
    /*
    参数1:src輸入圖，可以多通道，深度可為CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F
    参数2:dst：輸出圖，和輸入圖尺寸、型態相同
    参数3:kernel：結構元素，如果kernel=Mat()則為預設的3×3矩形,可以使用getStructuringElement()
    参数4:anchor：原點位置，預設為結構元素的中央
    参数5:iterations：執行次數，預設為1次，執行越多次侵蝕效果越明顯
    */
    
    cv::imshow("src", src);
    cv::imshow("dst", dst);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

 

 白色部分膨胀了，其它部分缩小了