形态学应用-图像开运算与闭运算

（如果不了解腐蚀与膨胀原理的同学那请看我前一期博客哦！）

• 1.开运算

开运算 = 先腐蚀运算，再膨胀运算（看上去把细微连在一起的两块目标分开了）
开运算的效果图如下图所示：

• 开运算总结：

（１）开运算能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不便。
（２）开运算是一个基于几何运算的滤波器。
（３）结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。
（４）不同的结构元素的选择导致了不同的分割，即提取出不同的特征。

• 2.闭运算

闭运算 = 先膨胀运算，再腐蚀运算（看上去将两个细微连接的图块封闭在一起）
闭运算的效果图如下图所示：

• 闭运算总结：

（1）闭运算能够填平小湖（即小孔），弥合小裂缝，而总的位置和形状不变。
（2）闭运算是通过填充图像的凹角来滤波图像的。
（3）结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。
（4）不同结构元素的选择导致了不同的分割。

我们可以使用opencv自带函数进行调试哦！
openCV里有一个很好的函数getStructuringElement，我们只要往这个函数传相应的处理参数，就可以进行相应的操作了，使用起来非常方便。下面我简单列举一下相应的操作宏定义：

标识符	含义
MORPH_OPEN	开运算
MORPH_CLOSE	闭运算
MORPH_ERODE	腐蚀
MORPH_DILATE	膨胀

我就简单举个例子：

#include<opencv2\opencv.hpp>   
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("寒山不冷.jpg");
    namedWindow("原始图", WINDOW_NORMAL);
    imshow("原始图", img);
    Mat out;
    //获取自定义核 第一个参数MORPH_RECT表示矩形的卷积核，当然还可以选择椭圆形的、交叉型的
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(18, 18)); 

    //具体要选择哪种操作，就修改第三个参数就可以了。这里演示的是形态学开运算处理
    morphologyEx(img, out, MORPH_OPEN, element);
    namedWindow("形态学处理操作", WINDOW_NORMAL);
    imshow("形态学处理操作", out);
    waitKey(0);
}