形態學操作就是基於形狀的一系列影象處理操作。最基本的形態學操作有兩種：膨脹和腐蝕。這裡需要注意的是：膨脹和腐蝕是對白色部分而言的，不是黑色部分。（因為我用毛筆字的，剛開始看起來，非常困惑為什麼膨脹之後，毛筆字反而變小了，其實當時就是沒有注意到，膨脹是對白色區域進行處理的，而白色區域增加了之後，字型就自然變小了，哈哈）就是用乙個特定的結構元素來與待處理影象按畫素做邏輯操作；可以理解成拿乙個帶孔的網格板（結構元素矩陣中元素為1的為孔）蓋住影象的某一部分，然後按照各種不同的觀察方式來確定操作型別。
比如：腐蝕操作就是拿這個結構元素的中心位置（假設參與邏輯計算的元素對應與二維矩陣中元素為1的點，即網格板上的孔），在影象上移動時，如果透過所有的孔都能看到底下的影象，那麼這個中心點處的影象就保留，否則去除。
把結構元素b平移a後得到ba，若ba包含於x，我們記下這個a點，所有滿足上述條件的a點組成的集合稱做x被b腐蝕(erosion)的結果。用公式表示為：e(x)==xb。原理圖如下：
說明：左邊是被處理的圖象x(二值圖象，我們針對的是黑點)，中間是結構元素b，那個標有origin的點是中心點，即當前處理元素的位置，我們在介紹模板操作時也有過類似的概念。腐蝕的方法是，拿b的中心點和x上的點乙個乙個地對比，如果b上的所有點都在x的範圍內，則該點保留，否則將該點去掉；右邊是腐蝕後的結果。可以看出，它仍在原來x的範圍內，且比x包含的點要少，就象x被腐蝕掉了一層。
*可以看做是腐蝕的對偶運算，其定義是：把結構元素b平移a後得到ba，若ba擊中x，我們記下這個a點。所有滿足上述條件的a點組成的集合稱做x被b膨脹的結果。用公式表示為：d(x)==x b，如圖6.13所示。圖6.13中x是被處理的物件，b是結構元素，不難知道，對於任意乙個在陰影部分的點a，ba擊中x，所以x被b膨脹的結果就是那個陰影部分。陰影部分包括x的所有範圍，就象x膨脹了一圈似的，這就是為什麼叫膨脹的原因。原理圖如下：
說明：左邊是被處理的圖象x(二值圖象，我們針對的是黑點)，中間是結構元素b。膨脹的方法是，拿b的中心點和x上的點及x周圍的點乙個乙個地對，如果b上有乙個點落在x的範圍內，則該點就為黑；右邊是膨脹後的結果。可以看出，它包括x的所有範圍，就象x膨脹了一圈似的。#include
#include
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using namespace cv;
using namespace std;
int main()
效果圖：
opencv3 6 3形態學濾波 腐蝕 膨脹
數學形態 mathematical morpgology 這兩個操作針對的是對影象的高亮部分，而不是黑色部分 dilate 求區域性最大值的操作，膨脹或腐蝕操作從數學來講就是將影象與核進行卷積。核b與卷積，b覆蓋區域中畫素點最大值賦給a目標點，是影象中高亮區域逐漸增長。erode與膨脹是相反的操作，...
二值形態學 膨脹，腐蝕
最近在做乙個motion detection的課題，在課題中提取的運動物體往往由離散的點組成，如果要用連通分量的計算方法提取每個運動物體的輪廓不太容易，為此要將由離散點組成的影象進行膨脹，腐蝕運算。膨脹 dilation 考慮兩幅二值影象a,b。它們的前景用黑色，背景用白色。另fa和fb表示各自前景...
二值形態學 膨脹，腐蝕
最近在做乙個motion detection的課題，在課題中提取的運動物體往往由離散的點組成，如果要用連通分量的計算方法提取每個運動物體的輪廓不太容易，為此要將由離散點組成的影象進行膨脹，腐蝕運算。膨脹 dilation 考慮兩幅二值影象a,b。它們的前景用黑色，背景用白色。另fa和fb表示各自前景...