一.膨胀的原理

                           数学表达式:dst(x,y) = dilate(src(x,y)) = max(x,y)src(x+x,y+y)

        膨胀是图像形态学的基本功能之一,膨胀顾名思义就是求图像的局部最大值操作,它的数学表达式是dst(x,y) = dilate(src(x,y)) = max(x,y)src(x+x,y+y)

        从数学的角度来看,无论是膨胀还是腐蚀实际上就是把图像跟核进行卷积(卷积:是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学运算,它的本质就是微积分的转换,积分转换的数学公式

(f * g)(t) =f(τ)g(t -τ)dτ ),如上图:图像A和形状B进行卷积操作,然后形成右边的图像,右边的图像就是A+B的图像点。所谓的核就是指任意的形状或者大小,在多数情况下,核是一个小的中间带的正方形或者圆形。

膨胀本质上就是把图像与核进行卷积操作,然后计算出卷积区域的最大点,并把最大的值赋值给指定的像素(如上图)。操作完成之后,图像就会更加明亮(如下图)。

                                   

这是膨胀前和膨胀后图像的对比。从这张图我们可以看出来,右边经过dilate膨胀操作后整个图像更加的明亮和粗糙。

二.膨胀的API讲解:

1.dilateAPI

在OPENCV中,有一个专门的API去处理图像的膨胀,这个API就是dilate

void dilate( InputArray src, 
            OutputArray dst, 
            InputArray kernel,
            Point anchor, 
            int iterations, 
            int borderType, 
            const Scalar& borderValue )

第一个参数:src的类型是InputArray,它指的是输入图像,它可以是Mat类的数据。图像的通道数可以是任意数,但是图像的深度一般是CV_8UCV_16UCV_16SCV_32FCV_64F

第二个参数:dst的类型是OutputArray,它指的是目标图像,值得注意的是输出图像的尺寸、类型要和输入图像是一致的。

第三个参数:InputArray类型的kernel,膨胀操作的核。当这个值为NULL的时候,表示使用的核参考点默认是3*3。这个参数通常会配合getStructuringElement参数的使用(这个参数的使用,下面我会详细说到)

第四个参数:Point类型的anchor,描点的位置,默认是(-1,-1),表示中心位置。

第五个参数:int类型的迭代次数,默认是1

第六个参数:int类型的borderType,这个类型用于推断图像外部的边界模式,用的最多的是BORDER_DEFAULT

下面是常用的几种边框模式(这几种相对比较常用,其他的用的很少)

1.BORDER_CONSTANT用指定的像素填充边框(指定颜色画框)

2.BORDER_REPLICATE用已知的边缘像素来填充边框(当前图像的颜色画框)

3.BORDER_WRAP用另一边的像素来补偿填充

4.BORDER_DEFAULT默认模式画边框

5.BORDER_TRANSPANT: 用透明的方式画框

第七个参数:const Scalar类型的borderType,一般不用填写,因为这个API已经有了默认值morphologyDefaultBorderValue()

2. getStructingElementAPI

该函数的作用是返回一个卷积层

CV_EXPORTS_W Mat getStructuringElement(int shape, 
                                       Size ksize, 
                                       Point anchor = Point(-1,-1));

第一个参数:表示内核的形状,这里包括了:

1.矩形(MORPH_RECT),大部分使用这一个

2.交叉形(MORPH_CROSS)

3.椭圆形(MORPH_ELLIPSE)

常用的内核形状是矩形

第二个参数:内核的尺寸

第三个参数:锚点的位置,默认值Point(-1,-1),表示的是位于图像中心点

三.代码实战

大致流程框图

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img=imread("people.jpg");
    if(img.empty())
    {
        cerr<< "read bloast is failed\n"<< endl;
        std::cout <<"failed\n"<<std::endl;        
    }
    //Size(15,15)内核尺寸
    Mat juanji_concept =getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(15,15));
    //进行膨胀
    dilate(img,img,juanji_concept);
    imwrite("bloast_process.jpg",img);

    return 0;
}

                        原图                                                        膨胀后的

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