cvMorphologyEx

cvMorphologyEx是OpenCV中的C函式接口，在腐蝕和膨脹基本操作的基礎上，完成一些高級的形態學變換，如：開運算、閉運算等。

基本介紹

• 中文名：高級形態學變換
• 外文名：cvMOrphologyEx

函式名

cvMorphologyEx

接口形式

void cvMorphologyEx(const CvArr* src, CvArr* dst, CvArr* tmp, IplConvKernel* element, int operation, int iterations = 1);

參數說明：

src：輸入圖像

dst：輸出圖像

tmp：臨時圖像，某些操作會用到。需要使用tmp時，它應與原圖像有同樣的大小

element：結構元素

operation：形態操作的類型，有以下幾種可用的類型：

-CV_MOP_OPEN開運算不需要臨時圖像

-CV_MOP_CLOSE閉運算不需要臨時圖像

-CV_MOP_GRADIENT形態梯度需要臨時圖像

-CV_MOP_TOPHAT“禮帽”src = dst情況下需要

-CV_MOP_BLACKHAT”黑帽“src = dst情況下需要

開運算

開運算是先腐蝕然後再膨脹：dst = open(src, element) = dilate(erode(src, element), element)。開運算通常可以用來統計二值圖像中的區域屬，如已將顯微鏡載玻片上觀察到的細胞圖像作了閾值化處理，可以使用開運算將相鄰的細胞分離開來，然後再計算圖像中的區域細胞數目。

閉運算

閉運算是先膨脹然後再腐蝕：dst = close(src, element) = erode(dilate(src, element), element)。在大多數好的連通區域分析算法中，都會用到閉運算來除去噪聲引起的區域。對於連通區域分析，通常採用腐蝕或閉運算來消除純粹由噪聲引起的部分，然後用開運算來連線鄰近的區域。

形態學梯度

形態學梯度膨脹圖像減去腐蝕圖像：dst = dilate(src, element) - erode(src, element)。形態學梯度操作能描述圖像亮度變化的劇烈程度。當想突出亮度區域的外圍時，通常可使用形態學梯度，這樣可以把高亮的看成一個整體。因為從原區域的膨脹中減去了原區域的收縮，所以留下了完整的外圍邊緣。

禮帽和黑帽

禮帽操作：dst = src - open(src, element)

黑帽操作：dst = close(src, element) - src

這兩個操作分別用於分離比鄰近的點亮或暗的一些斑塊。