OpenCV实现膨胀和腐蚀
一、概述
案例:使用膨胀dilate和腐蚀erode操作来操作图形
用途:图像的形态学操作主要用在图像的预处理阶段。例如:对身份证进行切割时。在对身份证进行灰度-->模糊---->黑白分割后可对图像进行膨胀操作让文本进行黏连,然后再利用图像分割技术就身份证文字的块状区域进行分割。
二、图片示例
原图
膨胀
腐蚀
三、代码示例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 | //图像形态学操作-->基于形状的一系列的图像处理操作的集合 //常见的形态学操作有:膨胀、腐蚀、开操作、闭操作,其中膨胀和腐蚀是最常用的。 //作用:膨胀:亮的区域变大,腐蚀:暗的区域变大 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat src, dst; char OUTPUT_WIN[] = "output image" ; int elementSize = 3; int max_size = 21; void callback_( int , void *); int main( int argc, char const *argv[]) { //加载图片 src = imread( "girl.jpg" ); if (!src.data){ cout<< "can't load image" <<endl; return -1; } imshow( "src" ,src); createTrackbar( "Element Size" ,OUTPUT_WIN,&elementSize,max_size,callback_); callback_(0,0); waitKey(0); return 0; } void callback_( int , void *){ int s = elementSize*2+1; Mat structureElement = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(s,s),Point(-1,-1)); //膨胀 dilate(src,dst,structureElement); //腐蚀 // erode(src,dst,structureElement); imshow( "dst" ,dst); } |
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