OPenCV版本：4.4

IDE：VS2017

功能描述

簡述：執行先進的形態學的變換。

函數 cv::morphologyEx使用腐蝕和膨脹的作為基本的操作來進行高級的形態學的變換。

任何操作都能就地執行，在多通道圖像中，每個通道獨立進行處理。

梯度運算通俗講其實就是將膨脹以后的圖像-腐蝕以后的圖像，得到最終的輪廓。

那么梯度運算是干什么用的呢？我們可以通過運算得到物體的邊緣輪廓。

函數原型

CV_EXPORTS_W void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,int op, 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 源圖像.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目標圖像。

• 參數 op 形態學操作的類型, 詳見：MorphTypes

• 參數 kernel 結構元素。Kernel 可以通過使用getStructuringElement來創建。

• 參數 anchor 元素中的錨點的位置，負值表示錨點在核中心。

• 參數 iterations 腐蝕和膨脹的迭代次數。

• 參數 borderType 像素外推方法。詳見：BorderTypes， BORDER_WRAP不支持。

• 參數 borderValue 固定邊緣的情況下的邊緣值。缺省值含有一個特殊的意義 。The default value has a special
  meaning.

  參考 dilate, erode, getStructuringElement

源碼示例

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp>int main() {cv::Mat image = cv::imread("D:\\OpenCVtest\\images\\gradient.png");if (image.empty()){std::cout << "image read failed!" << std::endl;cv::waitKey(0);return 0;}//自定義核cv::Mat element = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));//梯度運算cv::Mat result;cv::morphologyEx(image, result, cv::MORPH_GRADIENT, element, cv::Point(-1, -1), 2);cv::imshow("原圖", image);cv::imshow("梯度運算結果圖", result);cv::waitKey(0);return 0; }

運行結果：

梯度運算后的圖像：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV形态学变换函数morphologyEx()梯度运算的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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