opencv形态学-腐蚀

腐蚀就是取每一个位置结构元领域内最小值作为该位置的输出灰度值；
结构元有很多，一般采用矩形，圆
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解析

下图左测是原始图片的灰阶，右边是经过3X3矩形腐蚀后的结果，我们拿19,44,99进行分析，对19所在位置进行腐蚀时，19就在3*3结构元中心，然后在这个结构元中取最小值代替19，于是取8，同理44 、 99所在位置一样。
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全部腐蚀后结果如下图
opencv形态学-腐蚀

示例代码

通过打印每个像素点的灰度值更直观的来分析腐蚀的过程：

#include<iostream>
#include<opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
	//创建一个10*10的空白图像
	Mat img = Mat::zeros(10  ,10 ,CV_8UC1);
	if(img.empty())
	{
		cout<<"open img false"<<endl;
		return -1;
	}
	namedWindow("1", WINDOW_NORMAL);
	cvResizeWindow("1", 500, 500);
	imshow("1" , img);

	//开始给img赋值
	for (int r = 0; r < img.rows; ++r)
	{
		uchar* ptr = img.ptr<uchar>(r);

		for (int c = 0; c < img.cols; ++c)
		{
			cout.width(5);
			ptr[c] = r*10+c;
			cout << (int)ptr[c] <<",";
		}
		cout << endl;
	}
	imshow("1" , img);
	//创建矩形结构元
	Mat s = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT , Size(3,3));
	Mat dst;
	//Point(-1,-1) 表示中心 ， 1：腐蚀次数
	erode( img , dst , s , Point(-1,-1) , 1);
	namedWindow("erode", WINDOW_NORMAL);
	cvResizeWindow("erode", 500, 500);
	imshow("erode" , dst);
	cout<<"------------------------------腐蚀后--------------------------------"<<endl;
	for (int r = 0; r < img.rows; ++r)
	{
		uchar* ptr = dst.ptr<uchar>(r);
		for (int c = 0; c < dst.cols; ++c)
		{
			cout.width(5);
			cout << (int)ptr[c] << ",";
		}
		cout << endl;
	}

	waitKey();
	return 0;
}

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文章来源地址https://uudwc.com/A/vmWka