少有人走的路膨胀与腐蚀是形态学操作中的一种，是比较有用的。在halcon机器视觉中也是常用操作。
请看演示代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
Mat src, dst;
void CallBack_Demo(int, void*);
int elemnet_size = 3;
int max_size = 21;
char WIN2TITLE[] = "output windows";
int main(int argc, char** argv) {
src = imread("e:/5.png");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("src", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("src", src);
namedWindow(WIN2TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
createTrackbar("size:", WIN2TITLE, &elemnet_size, max_size, CallBack_Demo);
CallBack_Demo(0, 0);
waitKey(0);
return 0;
}
void CallBack_Demo(int, void*) {
int s = elemnet_size * 2 + 1;
Mat ele = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s, s), Point(-1, -1));
//dilate(src, dst, ele, Point(-1, -1), 1);
erode(src, dst, ele);
imshow(WIN2TITLE, dst);
return;
}
（dilate 膨胀）
（erode 腐蚀）
用一张几何体图片分别做膨胀与腐蚀更容易搞清楚，如下：
（膨胀）
（腐蚀）
代码解释：
形态学操作(morphology operators)
图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学
形态学有四个基本操作：腐蚀、膨胀、开、闭
膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段
形态学操作-膨胀
跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心为锚点，
计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素，其中B作为结构体可以是任意形状
形态学操作-腐蚀
腐蚀跟膨胀操作的过程类似，唯一不同的是以最小值替换锚点重叠下图像的像素值
相关API
getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor)
- 形状 (MORPH_RECT \MORPH_CROSS \MORPH_ELLIPSE)
- 大小
- 锚点 默认是Point(-1, -1)意思就是中心像素
dilate(src, dst, kernel)
erode(src, dst, kernel)
动态调整结构元素大小
TrackBar – createTrackbar(const String & trackbarname, const String winName, int* value, int count, Trackbarcallback func, void* userdata=0)
其中最中要的是 callback 函数功能。如果设置为NULL就是说只有值update，但是不会调用callback的函数。
本文代码中实际上就是在窗口中放入一个TrackBar控件。
其它：
在halcon中，相似的算子有dilation_circle，erosion_circle。
它们的作用跟本文的稍有不同，分别是对region做圆形膨胀与腐蚀。
这两个算子勇哥在做焊点检测案子时常见，其用erosion_circle用于去掉焊点间轻微的粘连。
假如下图中的3个焊点，下面两个粘连在一起，可以用erosion_circle把它断开。
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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