OPenCV版本：4.4

IDE：VS2017

功能描述

簡述：使用一個指定的核元素去膨脹一個圖像，圖像膨脹的過程類似于一個卷積的過程，源圖像矩陣A以及結構元素B，B在A矩陣上依次移動，每個位置上B所覆蓋元素的最大值替換B的中心位置值（即錨點處），完成整個膨脹的過程。

注意：所謂的腐蝕與膨脹的對象是針對圖像中的白色元素所說的。看成是圖像中的物體話會理解反。

算法通俗理解：膨脹算法使圖像擴大一圈，給圖像中的對象邊界添加像素，其運算過程就是用3X3的結構元素，掃描二值圖像的每一個像素，用結構元素與其覆蓋的二值圖像做“與”運算，如果都為0，結構圖像的該像素為0，否則為1。結果就是使二值圖像擴大一圈。

函數使用一個指定的核元素去膨脹源圖像，內核有一個可定義的 錨點，我們叫他內核中心點，膨脹操作時，獲取內核覆蓋區域最大像素值，并代替錨點的像素，最大值通過以下公式獲取：
$$\text{dst}(x,y)=\underset{(x^{\prime },y^{\prime }):\text{element}(x^{\prime },y^{\prime })=0}{\max }\text{src}(x+x^{\prime },y+y^{\prime })$$
函數支持就地模式，膨脹操作可以迭加使用多次，在多通道圖像的情況下，每個通道獨立處理。

函數原型：

CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel,Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );

參數描述

• 參數 src 輸入圖像;通道的數量可以是任意的，但是深度值應該是以下之一：
  CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.

• 參數 dst 和源圖像同樣大小和類型的輸出圖像。

• 參數 kernel 膨脹核元素，如果elemenat=Mat(), 是一個3 x 3的矩形核元素，核可以使用getStructuringElement來創建。

• 參數 anchor 元素中的錨點的位置，默認是值(-1,-1),也就是說錨點在元素的中心位置。

• 參數 iterations 膨脹的迭代次數。

• 參數 borderType 像素外推方法。參見#BorderTypes， BORDER_WRAP不支持。

• 參數 borderValue 固定邊緣的情況下的邊緣值。

  參考： erode, morphologyEx, getStructuringElement

源碼示例：

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp>int main() {cv::Mat image = cv::imread("D:\\OpenCVtest\\images\\juice.png");if (image.empty()){std::cout << "image read failed!" << std::endl;cv::waitKey(0);return 0;}cv::Mat imageDst;//自定義核cv::Mat element = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(8, 8));cv::imshow("原圖", image);cv::dilate(image, imageDst, element);cv::imshow("膨脹", imageDst);cv::waitKey(0); }

運行結果：

背景(白色)膨脹，而果汁杯子的圖像及水果的圖像縮小了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OPenCV膨胀函数dilate()的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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