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[经验] 【OpenCV入门教程之十】 形态学图像处理(一):膨胀与腐蚀

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发表于 2017-12-27 14:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 兰博 于 2017-12-27 14:28 编辑

本篇文章中,我们一起探究了图像处理中,最基本的形态学运算——膨胀与腐蚀。浅墨在文章开头友情提醒,用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚,毁三观的,不建议尝试。。。。。。。。。。


OK,开始吧,依然是先放一张截图:





一、理论与概念讲解——从现象到本质



1.1 形态学概述
形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。
数学形态学(Mathematical morphology) 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。

简单来讲,形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种,他们是:膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。
膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能,主要如下:

  • 消除噪声
  • 分割(isolate)出独立的图像元素,在图像中连接(join)相邻的元素。
  • 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域
  • 求出图像的梯度



我们在这里给出下文会用到的,用于对比膨胀与腐蚀运算的“浅墨”字样毛笔字原图:

在进行腐蚀和膨胀的讲解之前,首先需要注意,腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀,“领域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀,“领域被蚕食”,效果图拥有比原图更小的高亮区域。





1.2 膨胀
其实,膨胀就是求局部最大值的操作。
按数学方面来说,膨胀或者腐蚀操作就是将图像(或图像的一部分区域,我们称之为A)与核(我们称之为B)进行卷积。
核可以是任何的形状和大小,它拥有一个单独定义出来的参考点,我们称其为锚点(anchorpoint)。多数情况下,核是一个小的中间带有参考点和实心正方形或者圆盘,其实,我们可以把核视为模板或者掩码。

而膨胀就是求局部最大值的操作,核B与图形卷积,即计算核B覆盖的区域的像素点的最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。如下图所示,这就是膨胀操作的初衷。




膨胀的数学表达式:


膨胀效果图(毛笔字):

照片膨胀效果图:







1.3 腐蚀

再来看一下腐蚀,大家应该知道,膨胀和腐蚀是一对好基友,是相反的一对操作,所以腐蚀就是求局部最小值的操作。
我们一般都会把腐蚀和膨胀对应起来理解和学习。下文就可以看到,两者的函数原型也是基本上一样的。

原理图:


腐蚀的数学表达式:

腐蚀效果图(毛笔字):


照片腐蚀效果图:

浅墨表示这张狗狗超可爱:D







二、深入——OpenCV源码分析溯源


直接上源码吧,在…\opencv\sources\modules\imgproc\src\ morph.cpp路径中 的第1353行开始就为erode(腐蚀)函数的源码,1361行为dilate(膨胀)函数的源码。

[cpp] view plain copy


    1. //-----------------------------------【erode()函数中文注释版源代码】----------------------------   
    2. //    说明:以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码   
    3. //    OpenCV源代码版本:2.4.8   
    4. //    源码路径:…\opencv\sources\modules\imgproc\src\ morph.cpp   
    5. //    源文件中如下代码的起始行数:1353行   
    6. //    中文注释by浅墨   
    7. //--------------------------------------------------------------------------------------------------------   
    8. void cv::erode( InputArray src, OutputArraydst, InputArray kernel,  
    9.                 Point anchor, int iterations,  
    10.                 int borderType, constScalar& borderValue )  
    11. {  
    12. //调用morphOp函数,并设定标识符为MORPH_ERODE  
    13.    morphOp( MORPH_ERODE, src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType,borderValue );  
    14. }  
    复制代码




[cpp] view plain copy


    1. //-----------------------------------【dilate()函数中文注释版源代码】----------------------------   
    2. //    说明:以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码   
    3. //    OpenCV源代码版本:2.4.8   
    4. //    源码路径:…\opencv\sources\modules\imgproc\src\ morph.cpp   
    5. //    源文件中如下代码的起始行数:1361行   
    6. //    中文注释by浅墨   
    7. //--------------------------------------------------------------------------------------------------------   
    8. void cv::dilate( InputArray src,OutputArray dst, InputArray kernel,  
    9.                  Point anchor, int iterations,  
    10.                  int borderType, constScalar& borderValue )  
    11. {  
    12. //调用morphOp函数,并设定标识符为MORPH_DILATE  
    13.    morphOp( MORPH_DILATE, src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType,borderValue );  
    14. }  
    复制代码



可以发现erode和dilate这两个函数内部就是调用了一下morphOp,只是他们调用morphOp时,第一个参数标识符不同,一个为MORPH_ERODE(腐蚀),一个为MORPH_DILATE(膨胀)。
morphOp函数的源码在…\opencv\sources\modules\imgproc\src\morph.cpp中的第1286行,有兴趣的朋友们可以研究研究,这里就不费时费力花篇幅展开分析了。



三、浅出——API函数快速上手



3.1  形态学膨胀——dilate函数


erode函数,使用像素邻域内的局部极大运算符来膨胀一张图片,从src输入,由dst输出。支持就地(in-place)操作。
函数原型:

[cpp] view plain copy


    1. C++: void dilate(  
    2.     InputArray src,  
    3.     OutputArray dst,  
    4.     InputArray kernel,  
    5.     Point anchor=Point(-1,-1),  
    6.     int iterations=1,  
    7.     int borderType=BORDER_CONSTANT,  
    8.     const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()   
    9. );
    复制代码



参数详解:

  • 第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。图像通道的数量可以是任意的,但图像深度应为CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或 CV_64F其中之一。
  • 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
  • 第三个参数,InputArray类型的kernel,膨胀操作的核。若为NULL时,表示的是使用参考点位于中心3x3的核。

我们一般使用函数 getStructuringElement配合这个参数的使用。getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素(内核矩阵)。
其中,getStructuringElement函数的第一个参数表示内核的形状,我们可以选择如下三种形状之一:

  • 矩形: MORPH_RECT
  • 交叉形: MORPH_CROSS
  • 椭圆形: MORPH_ELLIPSE
而getStructuringElement函数的第二和第三个参数分别是内核的尺寸以及锚点的位置。
我们一般在调用erode以及dilate函数之前,先定义一个Mat类型的变量来获得getStructuringElement函数的返回值。对于锚点的位置,有默认值Point(-1,-1),表示锚点位于中心。且需要注意,十字形的element形状唯一依赖于锚点的位置。而在其他情况下,锚点只是影响了形态学运算结果的偏移。
getStructuringElement函数相关的调用示例代码如下:


[cpp] view plain copy


  • int g_nStructElementSize = 3; //结构元素(内核矩阵)的尺寸  
  •    
  • //获取自定义核  
  • Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,  
  •     Size(2*g_nStructElementSize+1,2*g_nStructElementSize+1),  
  •     Point( g_nStructElementSize, g_nStructElementSize ));  



调用这样之后,我们便可以在接下来调用erode或dilate函数时,第三个参数填保存了getStructuringElement返回值的Mat类型变量。对应于我们上面的示例,就是填element变量。


  • 第四个参数,Point类型的anchor,锚的位置,其有默认值(-1,-1),表示锚位于中心。
  • 第五个参数,int类型的iterations,迭代使用erode()函数的次数,默认值为1。
  • 第六个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。注意它有默认值BORDER_DEFAULT。
  • 第七个参数,const Scalar&类型的borderValue,当边界为常数时的边界值,有默认值morphologyDefaultBorderValue(),一般我们不用去管他。需要用到它时,可以看官方文档中的createMorphologyFilter()函数得到更详细的解释。


使用erode函数,一般我们只需要填前面的三个参数,后面的四个参数都有默认值。而且往往结合getStructuringElement一起使用。
调用范例:

[cpp] view plain copy


  •         //载入原图   
  •         Mat image = imread("1.jpg");  
  • //获取自定义核  
  •         Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
  •         Mat out;  
  •         //进行膨胀操作  
  •         dilate(image, out, element);  



用上面核心代码架起来的完整程序代码:

[cpp] view plain copy


    1. //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------  
    2. //     描述:包含程序所依赖的头文件  
    3. //----------------------------------------------------------------------------------------------  
    4. #include   
    5. #include  
    6. #include  
    7. #include   
    8.    
    9. //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------  
    10. //     描述:包含程序所使用的命名空间  
    11. //-----------------------------------------------------------------------------------------------   
    12. using namespace std;  
    13. using namespace cv;  
    14.    
    15. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------  
    16. //     描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始  
    17. //-----------------------------------------------------------------------------------------------  
    18. int main(  )  
    19. {  
    20.    
    21.        //载入原图   
    22.        Mat image = imread("1.jpg");  
    23.    
    24.        //创建窗口   
    25.        namedWindow("【原图】膨胀操作");  
    26.        namedWindow("【效果图】膨胀操作");  
    27.    
    28.        //显示原图  
    29.        imshow("【原图】膨胀操作", image);  
    30.    
    31.   //获取自定义核  
    32.        Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
    33.        Mat out;  
    34.   //进行膨胀操作  
    35.        dilate(image,out, element);  
    36.    
    37.        //显示效果图  
    38.        imshow("【效果图】膨胀操作", out);  
    39.    
    40.        waitKey(0);  
    41.    
    42.        return 0;  
    43. }  
    复制代码




运行截图:






3.2 形态学腐蚀——erode函数

erode函数,使用像素邻域内的局部极小运算符来腐蚀一张图片,从src输入,由dst输出。支持就地(in-place)操作。


看一下函数原型:

[cpp] view plain copy


    1. C++: void erode(  
    2.     InputArray src,  
    3.     OutputArray dst,  
    4.     InputArray kernel,  
    5.     Point anchor=Point(-1,-1),  
    6.     int iterations=1,  
    7.     int borderType=BORDER_CONSTANT,  
    8.     const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()  
    9. );  
    复制代码


参数详解:

  • 第一个参数,InputArray类型的src,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可。图像通道的数量可以是任意的,但图像深度应为CV_8U,CV_16U,CV_16S,CV_32F或 CV_64F其中之一。
  • 第二个参数,OutputArray类型的dst,即目标图像,需要和源图片有一样的尺寸和类型。
  • 第三个参数,InputArray类型的kernel,腐蚀操作的内核。若为NULL时,表示的是使用参考点位于中心3x3的核。我们一般使用函数 getStructuringElement配合这个参数的使用。getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素(内核矩阵)。(具体看上文中浅出部分dilate函数的第三个参数讲解部分)
  • 第四个参数,Point类型的anchor,锚的位置,其有默认值(-1,-1),表示锚位于单位(element)的中心,我们一般不用管它。
  • 第五个参数,int类型的iterations,迭代使用erode()函数的次数,默认值为1。
  • 第六个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。注意它有默认值BORDER_DEFAULT。
  • 第七个参数,const Scalar&类型的borderValue,当边界为常数时的边界值,有默认值morphologyDefaultBorderValue(),一般我们不用去管他。需要用到它时,可以看官方文档中的createMorphologyFilter()函数得到更详细的解释。
同样的,使用erode函数,一般我们只需要填前面的三个参数,后面的四个参数都有默认值。而且往往结合getStructuringElement一起使用。
调用范例:

[cpp] view plain copy


  •         //载入原图   
  •         Mat image = imread("1.jpg");  
  • //获取自定义核  
  •         Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
  •         Mat out;  
  •         //进行腐蚀操作  
  •         erode(image,out, element);  



用上面核心代码架起来的完整程序代码:

[cpp] view plain copy


    1. //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------  
    2. //     描述:包含程序所依赖的头文件  
    3. //----------------------------------------------------------------------------------------------  
    4. #include <opencv2/core/core.hpp>  
    5. #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  
    6. #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
    7. #include <iostream>  
    8.    
    9. //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------  
    10. //     描述:包含程序所使用的命名空间  
    11. //-----------------------------------------------------------------------------------------------   
    12. using namespace std;  
    13. using namespace cv;  
    14.    
    15. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------  
    16. //     描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始  
    17. //-----------------------------------------------------------------------------------------------  
    18. int main(  )  
    19. {  
    20.        //载入原图   
    21.        Matimage = imread("1.jpg");  
    22.    
    23.         //创建窗口   
    24.        namedWindow("【原图】腐蚀操作");  
    25.        namedWindow("【效果图】腐蚀操作");  
    26.    
    27.        //显示原图  
    28.        imshow("【原图】腐蚀操作", image);  
    29.    
    30.          
    31. //获取自定义核  
    32.        Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));  
    33.        Mat out;  
    34.    
    35. //进行腐蚀操作  
    36.        erode(image,out, element);  
    37.    
    38.        //显示效果图  
    39.        imshow("【效果图】腐蚀操作", out);  
    40.    
    41.        waitKey(0);  
    42.    
    43.        return 0;  
    44. }  
    复制代码




运行结果:





四、综合示例——在实战中熟稔

依然是每篇文章都会配给大家的一个详细注释的博文配套示例程序,把这篇文章中介绍的知识点以代码为载体,展现给大家。
这个示例程序中的效果图窗口有两个滚动条,顾名思义,第一个滚动条“腐蚀/膨胀”用于在腐蚀/膨胀之间进行切换;第二个滚动条”内核尺寸”用于调节形态学操作时的内核尺寸,以得到效果不同的图像,有一定的可玩性。废话不多说,上代码吧:

[cpp] view plain copy


    1.    
    2. //-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------  
    3. //            程序名称::《【OpenCV入门教程之十】形态学图像处理(一):膨胀与腐蚀  》 博文配套源码  
    4. //            开发所用IDE版本:Visual Studio 2010  
    5. //          开发所用OpenCV版本: 2.4.8  
    6. //            2014年4月14日 Create by 浅墨  
    7. //            浅墨的微博:@浅墨_毛星云  
    8. //------------------------------------------------------------------------------------------------  
    9.    
    10. //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------  
    11. //            描述:包含程序所依赖的头文件  
    12. //----------------------------------------------------------------------------------------------  
    13. #include <opencv2/opencv.hpp>  
    14. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
    15. #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
    16. #include <iostream>  
    17.    
    18. //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------  
    19. //            描述:包含程序所使用的命名空间  
    20. //-----------------------------------------------------------------------------------------------  
    21. using namespace std;  
    22. using namespace cv;  
    23.    
    24.    
    25. //-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------  
    26. //            描述:全局变量声明  
    27. //-----------------------------------------------------------------------------------------------  
    28. Mat g_srcImage, g_dstImage;//原始图和效果图  
    29. int g_nTrackbarNumer = 0;//0表示腐蚀erode, 1表示膨胀dilate  
    30. int g_nStructElementSize = 3; //结构元素(内核矩阵)的尺寸  
    31.    
    32.    
    33. //-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------  
    34. //            描述:全局函数声明  
    35. //-----------------------------------------------------------------------------------------------  
    36. void Process();//膨胀和腐蚀的处理函数  
    37. void on_TrackbarNumChange(int, void *);//回调函数  
    38. void on_ElementSizeChange(int, void *);//回调函数  
    39.    
    40.    
    41. //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------  
    42. //            描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始  
    43. //-----------------------------------------------------------------------------------------------  
    44. int main( )  
    45. {  
    46.        //改变console字体颜色  
    47.        system("color5E");   
    48.    
    49.        //载入原图  
    50.        g_srcImage= imread("1.jpg");  
    51.        if(!g_srcImage.data ) { printf("Oh,no,读取srcImage错误~!\n"); return false; }  
    52.         
    53.        //显示原始图  
    54.        namedWindow("【原始图】");  
    55.        imshow("【原始图】", g_srcImage);  
    56.         
    57.        //进行初次腐蚀操作并显示效果图  
    58.        namedWindow("【效果图】");  
    59.        //获取自定义核  
    60.        Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2*g_nStructElementSize+1,2*g_nStructElementSize+1),Point( g_nStructElementSize, g_nStructElementSize ));  
    61.        erode(g_srcImage,g_dstImage, element);  
    62.        imshow("【效果图】", g_dstImage);  
    63.    
    64.        //创建轨迹条  
    65.        createTrackbar("腐蚀/膨胀", "【效果图】", &g_nTrackbarNumer, 1, on_TrackbarNumChange);  
    66.        createTrackbar("内核尺寸", "【效果图】",&g_nStructElementSize, 21, on_ElementSizeChange);  
    67.    
    68.        //输出一些帮助信息  
    69.        cout<<endl<<"\t嗯。运行成功,请调整滚动条观察图像效果~\n\n"  
    70.               <<"\t按下“q”键时,程序退出~!\n"  
    71.               <<"\n\n\t\t\t\tby浅墨";  
    72.    
    73.        //轮询获取按键信息,若下q键,程序退出  
    74.        while(char(waitKey(1))!= 'q') {}  
    75.    
    76.        return 0;  
    77. }  
    78.    
    79. //-----------------------------【Process( )函数】------------------------------------  
    80. //            描述:进行自定义的腐蚀和膨胀操作  
    81. //-----------------------------------------------------------------------------------------  
    82. void Process()  
    83. {  
    84.        //获取自定义核  
    85.        Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2*g_nStructElementSize+1,2*g_nStructElementSize+1),Point( g_nStructElementSize, g_nStructElementSize ));  
    86.    
    87.        //进行腐蚀或膨胀操作  
    88.        if(g_nTrackbarNumer== 0) {     
    89.               erode(g_srcImage,g_dstImage, element);  
    90.        }  
    91.        else{  
    92.               dilate(g_srcImage,g_dstImage, element);  
    93.        }  
    94.    
    95.        //显示效果图  
    96.        imshow("【效果图】", g_dstImage);  
    97. }  
    98.    
    99.    
    100. //-----------------------------【on_TrackbarNumChange( )函数】------------------------------------  
    101. //            描述:腐蚀和膨胀之间切换开关的回调函数  
    102. //-----------------------------------------------------------------------------------------------------  
    103. void on_TrackbarNumChange(int, void *)  
    104. {  
    105.        //腐蚀和膨胀之间效果已经切换,回调函数体内需调用一次Process函数,使改变后的效果立即生效并显示出来  
    106.        Process();  
    107. }  
    108.    
    109.    
    110. //-----------------------------【on_ElementSizeChange( )函数】-------------------------------------  
    111. //            描述:腐蚀和膨胀操作内核改变时的回调函数  
    112. //-----------------------------------------------------------------------------------------------------  
    113. void on_ElementSizeChange(int, void *)  
    114. {  
    115.        //内核尺寸已改变,回调函数体内需调用一次Process函数,使改变后的效果立即生效并显示出来  
    116.        Process();  
    117. }  
    复制代码





放出一些效果图吧。原始图:



膨胀效果图:











腐蚀效果图:












腐蚀和膨胀得到的图,都特有喜感,但千变万变,还是原图好看:



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