形态学相关算子

腐蚀：利用n*n的结构元素扫描图像的每一个像素，结构元素原点与扫描像素覆盖，进行“与”运算，如果都为1，则结果图像的该像素为1，否则为0。（收缩图像）

膨胀：利用n*n的结构元素扫描图像的每一个像素，结构元素原点与扫描像素覆盖，进行“与”运算，如果都为0，则结果图像的该像素为0，否则为1。（扩大图像）

腐蚀是求局部最小值的操作，结构元沿着图像逐像素滑动，计算结构元覆盖的区域的像素点的最小值，并把这个最小值赋值给结构元原点覆盖的像素点，这种操作可以将图像中小于结构元的细节部分滤除掉。

膨胀操作则与腐蚀相反，结构元覆盖的区域会被拓展。

region边界应用：

原图 - 腐蚀后 = 内边界

原图 - 膨胀后 = 外边界

1.gen_disc_se

功能：创建椭圆形结构元素，用于图像的腐蚀膨胀

2.gray_erosion

功能：使用结构元素对图像做腐蚀操作

3.gray_dilation

功能：使用结构元素对图像做膨胀操作

4.erosion_circle

功能：使用圆形结构元素对区域region做腐蚀操作

5.erosion_rectangle1

功能：使用矩形结构元素对区域region做腐蚀操作

6.dilation_circle

功能：使用圆形结构元素对区域region做膨胀操作

7.dilation_rectangle1

功能：使用矩形结构元素对区域region做膨胀操作

8.erosion1

功能：使用结构元素对区域region做迭代腐蚀操作

9.erosion2

功能：使用结构元素对区域region做迭代腐蚀操作（可设置结构元素原点）

10.dilation1

功能：使用结构元素对区域region做迭代膨胀操作

11.dilation2

功能：使用结构元素对区域region做迭代膨胀操作（可设置结构元素原点）

12.minkowski_add1

功能：使用结构元素对区域region做闵可夫斯基加法操作

13.minkowski_add2

功能：使用结构元素对区域region做闵可夫斯基加法操作（可设置结构元素原点）

如果结构元素对称，则闵可夫斯基加法与膨胀效果一样

如果结构元素不对称，则闵可夫斯基加法与膨胀效果不一样

14.minkowski_sub1

功能：使用结构元素对区域region做闵可夫斯基减法操作

15.minkowski_sub2

功能：使用结构元素对区域region做闵可夫斯基减法操作（可设置结构元素原点）

如果结构元素对称，则闵可夫斯基减法与腐蚀效果一样

如果结构元素不对称，则闵可夫斯基减法与腐蚀效果不一样

16.hit_or_miss

功能：对区域region做击中与击不中区域计算

开运算

先腐蚀后膨胀，用来消除小物体，分离物体，平滑较大物体的边界，扩大暗背景，收缩亮前景。

1.opening

功能：使用结构元素对区域region做开运算

2.opening_circle

功能：使用圆形结构元素对区域region做开运算

3.opening_rectangle1

功能：使用矩形结构元素对区域region做开运算

4.gray_opening

功能：使用灰度值结构元素对图像做开运算

5.gray_opening_rect

功能：使用矩形灰度值结构元素对图像做开运算

6.gray_opening_shape

功能：使用多边形灰度值结构元素对图像做开运算

闭运算

先膨胀后腐蚀，用来填充物体内部细小孔洞，连接邻近物体，平滑边界，扩大亮前景，收缩暗背景。

1.closing

功能：使用结构元素对区域region做闭运算

2.closing_circle

功能：使用圆形结构元素对区域region做闭运算

3.closing_rectangle1

功能：使用矩形结构元素对区域region做闭运算

4.gray_closing

功能：使用灰度值结构元素对图像做闭运算

5.gray_closing_rect

功能：使用矩形灰度值结构元素对图像做闭运算

6.gray_closing_shape

功能：使用多边形灰度值结构元素对图像做闭运算

顶帽（礼帽）变换

顶帽运算往往用来分离比邻近点亮一些的斑块。（顶帽变换结果 = 原始图像 - 开运算结果）

当一幅图像具有大幅的背景的时候，而微小物品比较有规律的情况下，可以使用顶帽运算进行背景提取。

dev_close_window ()
read_image(Image, 'E:/MyHalcon/yzm.png')
dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, -1, -1, WindowHandle)
dev_display (Image)
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
threshold (GrayImage, Regions, 0, 223)

gen_ellipse (Ellipse, 200, 200, 0, 3, 2)
top_hat (Regions, Ellipse, RegionBottomHat)
difference (Regions, RegionBottomHat, ImageSub)
dev_clear_window ()
dev_display(RegionBottomHat)
disp_message (WindowHandle, '顶帽结果', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop()
dev_clear_window ()
dev_display(ImageSub)
disp_message (WindowHandle, '与原图求差异，提取前景', 'window', 12, 12, 'black', 'true')

1.原图