形態學基本概念

影像形態學即數學形態學（Mathematical morphology）是一門建立在格倫和拓撲學基礎上的影像分析學科，是數學形態學影像處理的基本理論；常見影像形態學運算：腐蝕，膨脹，開運算，閉運算，骨架抽取，極線腐蝕，擊中擊不中變換，頂帽變換，顆粒分析，流域變換，形態學梯度等，

腐蝕和膨脹是最基本的形態學運算，

腐蝕和膨脹是針對白色部分（高亮部分）而言的，

膨脹(dilate)是對影像高亮部分進行“領域擴張”，領域擴張，效果圖擁有比原圖更大的高亮區域；

腐蝕(erode)是原圖中的高亮區域被蠶食，領域縮減，效果圖擁有比原圖更小的高亮區域，

開運算：先腐蝕再膨脹，用來消除小物體

閉運算：先膨脹再腐蝕，用于排除小型黑洞

形態學梯度：就是膨脹圖與俯視圖之差，用于保留物體的邊緣輪廓，

頂帽：原影像與開運算圖之差，用于分離比鄰近點亮一些的斑塊，

黑帽：閉運算與原影像之差，用于分離比鄰近點暗一些的斑塊，

高級形態學變換函式：MorphologyEx

函式原型：

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()
)

引數：

• src：源影像Mat物件

• dst：目標影像Mat物件

• op：操作的型別，通過原始碼我們得知總共有以下幾種型別：

  enum MorphTypes{
      MORPH_ERODE    = 0, //腐蝕
      MORPH_DILATE   = 1, //膨脹
      MORPH_OPEN     = 2, //開操作
      MORPH_CLOSE    = 3, //閉操作
      MORPH_GRADIENT = 4, //梯度操作
      MORPH_TOPHAT   = 5, //頂帽操作
      MORPH_BLACKHAT = 6, //黑帽操作
      MORPH_HITMISS  = 7  
  };
  

• kernel：用于膨脹操作的結構元素，如果取值為Mat(),那么默認使用一個3 x 3 的方形結構元素，可以使用getStructuringElement()來創建結構元素

• anchor：參考點，其默認值為(-1,-1)說明位于kernel的中心位置，

• borderType：邊緣型別，默認為BORDER_CONSTANT，

• borderValue：邊緣值，用它的默認值即可，

形態學開運算

開操作（先腐蝕后膨脹）可以平滑物體輪廓，斷開狹窄的間斷和消除細小的突出物，

它具有消除細小物體，在纖細處分離物體和平滑較大物體邊界的作用，

函式使用：

morphologyEx(src, dst, MORPH_OPEN, kernel);

開運算案例：

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat img = imread("./morphologyEx.jpg");
	cout << img.size() << endl;
	imshow("原圖", img);

	Mat dst;
	//獲取自定義核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10));
	//形態學開操作
#if 1
	morphologyEx(img, dst, MORPH_OPEN, element);
#else
	erode(img, dst, element);
	dilate(dst, dst, element);
#endif
	imshow("形態學開操作", dst);
	waitKey();
	return 0;
}

注：形態學操作可使用高級函式morphologyEx，

形態學閉運算

閉操作（先膨脹后腐蝕）可以消弭狹窄的間斷，消除小的孔洞，先膨脹后腐蝕的操作稱之為閉操作，

它具有填充物體內細小空洞，連接鄰近物體和平滑邊界的作用，

函式使用：

morphologyEx(src, dst, MORPH_CLOSE, kernel);

閉運算案例：

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat img = imread("./morphologyEx.jpg");
	cout << img.size() << endl;
	imshow("原圖", img);

	Mat dst;
	//獲取自定義核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10));
	//形態學閉操作
	morphologyEx(img, dst, MORPH_CLOSE, element);

	imshow("形態學閉操作", dst);
	waitKey();
	return 0;
}

形態學梯度運算

形態學梯度操作能描述影像亮度變化的劇烈程度；當我們想要突出高亮區域的外圍時，則可以選用形態學梯度來突出邊緣，可以保留物體的邊緣輪廓，

形態學梯度運算案例：

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat img = imread("./morphologyEx.jpg");
	cout << img.size() << endl;
	imshow("原圖", img);

	Mat dst;
	//獲取自定義核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10));
	//形態學梯度運算
	morphologyEx(img, dst, MORPH_GRADIENT, element);

	imshow("形態學梯度運算", dst);
	waitKey();
	return 0;
}

禮/頂帽（Top hat）

頂帽是原圖與原圖的開運算的差值影像，

開運算放大了裂縫或者區域低亮度的區域，所以，從原圖中減去開運算后的圖，得到的結果突出了比原圖輪廓周圍的區域更明亮的區域，這個操作與選擇的核的大小有關，TopHat運算一般用來分離比鄰近點亮一些的斑塊，可以使用這個運算提取背景，

禮帽案例：

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat img = imread("./morphologyEx.jpg");
	cout << img.size() << endl;
	imshow("原圖", img);

	Mat dst,dst_open;
	// 獲取自定義核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
	// 形態學禮帽
	morphologyEx(img, dst_open, MORPH_OPEN, element);
	morphologyEx(img, dst, MORPH_TOPHAT, element);

	imshow("開運算", dst_open);
	imshow("形態學禮帽", dst);
	waitKey();
	return 0;
}

黑帽（Black hat）

黑帽是閉運算結果與原圖的差值影像，

黑帽運算的結果突出了比原圖輪廓周圍區域更暗的區域，所以黑帽運算用來分離比鄰近點暗一些的斑塊，

黑帽案例：

#include<iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
	Mat img = imread("./morphologyEx.jpg");
	cout << img.size() << endl;
	imshow("原圖", img);

	Mat dst, dst_close;
	// 獲取自定義核
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
	// 形態學黑帽
	morphologyEx(img, dst_close, MORPH_CLOSE, element);
	morphologyEx(img, dst, MORPH_BLACKHAT, element);

	imshow("閉運算", dst_close);
	imshow("形態學黑帽", dst);
	waitKey();
	return 0;
}