少有人走的路

在opencv\sources\samples下面提供了很多的官方例程，是学习OpenCV的最好的资源。

视频教程地址：

https://www.bilibili.com/video/av17748771/?p=12

感谢贾志刚老师的视频教程。

开运算

闭运算

形态学梯度：膨胀减去腐蚀

顶帽（top hat）原图像与开操作之间的差值图像。

黑帽：闭操作图像和原图像之间的差值图像。

提取直线：

提取步骤

输入彩色图像—转化为灰度图像—转化为二值图像—定义结构元素—开操作提取水平与垂直线

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;

int main(int argc,char ** argv)
{
    Mat src,dst,dst1,dst2,dst3,dst4,img,gry_img,bin_img,img2;

    src = imread("1.jpg");
    namedWindow("input window",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input window",src);

    img = imread("2.png");
    namedWindow("input window1",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input window1",img);

    img2 = imread("3.png");
    namedWindow("input window3",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input window3",img2);

    char output_window[] = "morphology demo";
    namedWindow(output_window,CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    char output_window1[] = "1";
    namedWindow(output_window1,CV_WINDOW_AUTOSIZE); 

    char output_window2[] = "2";
    namedWindow(output_window2,CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    char output_window3[] = "3";
    namedWindow(output_window3,CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    char output_window4[] = "4";
    namedWindow(output_window4,CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    char output_window5[] = "5";
    namedWindow(output_window5,CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    char output_window6[] = "6";
    namedWindow(output_window6,CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    //形态学开运算
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));//结构单元
    morphologyEx(src,dst,CV_MOP_OPEN,kernel);                             //开操作
    imshow(output_window,dst);

    //形态学闭运算
    morphologyEx(src,dst1,CV_MOP_CLOSE,kernel);                             
    imshow(output_window1,dst1);

    //形态学梯度
    morphologyEx(src,dst2,CV_MOP_GRADIENT,kernel);                             
    imshow(output_window2,dst2);

    //形态学顶帽
    morphologyEx(src,dst3,CV_MOP_TOPHAT,kernel);                             
    imshow(output_window3,dst3);

    //形态学黑帽
    morphologyEx(src,dst4,CV_MOP_BLACKHAT,kernel);                            
    imshow(output_window4,dst4);

    /*****************************************************************************/
    //把图像转化为灰度图像
    cvtColor(img,gry_img,CV_BGR2GRAY);
    imshow(output_window5,gry_img);

    //转化为二值图像
    adaptiveThreshold(~gry_img,bin_img,255,ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,THRESH_BINARY,15,-2);
    //                            二值化图像最大值  自适应  阈值类型  块大小  
    imshow(output_window6,bin_img);
    Mat out_img1,out_img2,temp;
    //水平结构元素                   水平比较长，垂直方向只有一个像素，然后做形态学处理
    Mat hline = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(img.cols/16,1),Point(-1,-1));
    //垂直结构元素
    Mat vline = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(1,img.cols/16),Point(-1,-1));

    erode(bin_img,temp,hline);
    dilate(temp,out_img1,hline);    
    bitwise_not(out_img1,out_img1);  //取反
    imshow("1Fineal img",out_img1);

    erode(bin_img,temp,vline);     //腐蚀
    dilate(temp,out_img2,vline);    //膨胀
    bitwise_not(out_img2,out_img2);  //取反
    imshow("2Fineal img",out_img2);

    /*****************************************************************************/
    Mat img2_gry,out_img3,temp1,bin_img1,temp2;
    cvtColor(img2,img2_gry,CV_BGR2GRAY);
    Mat kernel2 = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));
    adaptiveThreshold(~img2_gry,bin_img1,255,ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,THRESH_BINARY,15,-2);

    erode(bin_img1,temp1,kernel2);   //开操作，先腐蚀，后膨胀
    dilate(temp1,out_img3,kernel2);  
    bitwise_not(out_img3,out_img3);  //取反
    blur(out_img3,out_img3,Size(3,3),Point(-1,-1));   
    imshow("3",out_img3);

    waitKey(0);
    return 0;
}

运行效果：

分别提取横线和竖线

消除线的干扰

源码请到github下载：

https://github.com/MRwangmaomao/OpencvMorphology-Project.git重点内容

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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16481211/article/details/79578537

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