팽창 부식 알고리즘의 원리와 같습니다.
확장 및 침식의 주요 용도:
노이즈 제거,
독립적인 이미지 요소를 분할하고 이미지의 인접한 요소 연결
이미지에서 명확한 최대 또는 최소 영역을 찾습니다.
이미지의 그라데이션을 찾습니다.
참고:
부식 및 팽창 부품에 대한 것입니다. 큰 픽셀 값, 즉 검은색 부분 대신 강조된 흰색 부분;
인플레이션은 이미지에서 강조 표시된 부분의 확장으로, 영역이 확장되고 효과 이미지가 더 커집니다. 원본 이미지 하이라이트 영역;
부식은 이미지의 하이라이트 부분이 부식되어 영역이 줄어들고 효과 이미지가 원본 이미지보다 하이라이트 영역이 더 작은 것을 의미합니다.
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확장 원리:
확장: 로컬 최대값 찾기
①콘볼루션 커널 정의 B,
코어는 모든 모양과 크기가 될 수 있으며 별도로 정의된 기준점(앵커포인트)이 있습니다.
일반적으로 합계는 기준점이 있는 정사각형 또는 원반입니다. 코어는 템플릿 또는 마스크라고 불립니다.
②커널 B를 이미지 A와 컨벌루션하고 커널 B가 차지하는 영역의 최대 픽셀 값을 계산합니다.
③이를 할당합니다. 최대값은 기준점으로 지정된 픽셀입니다.
결과적으로 이미지에서 강조 표시된 영역이 점차 커집니다.
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부식 원리:
부식: 지역 최소(확장과 반대);
①콘볼루션 커널 B를 정의합니다.
커널은 모양과 크기에 제한이 없으며 별도로 정의된 기준점인 앵커포인트를 갖습니다.
일반적으로 합은 다음과 같은 정사각형 또는 디스크입니다. 참조점, 커널은 템플릿 또는 마스크라고 할 수 있습니다.
② 커널 B를 이미지 A와 컨벌루션하고 커널 B가 차지하는 영역의 최소 픽셀 값을 계산합니다. >
③기준점으로 지정된 픽셀에 이 최소값을 할당합니다.
따라서 이미지에서 강조 표시된 영역이 점차 감소합니다.
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OpenCV의 확장 함수-dilate()
형식:
void dilate (
InputArray src, //입력
OutputArray dst, //출력
InputArray 커널, //커널 크기
포인트 앵커 =Point(-1,-1),//앵커 위치, (-1,-1)이 중심입니다.
int iterations=1, //반복 횟수
int borderType= BORDER_CONSTANT,//이미지 테두리 픽셀 모드
const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()//테두리 값
)
참고:
코어의 경우 일반적으로 getStructuringElement()와 함께 사용됩니다.
getStructuringElement(): 지정된 모양과 크기의 구조 요소를 반환합니다.
형식:
getStructuringElement(int shape , Size ksize, Point 앵커=Point(-1,-1));
매개변수:
shape: 테이블 코어의 모양, 직사각형 MORPH_RECT; 타원형 MORPH_CROSS;
ksize: 커널 크기;
anchor: 형태학적 연산 결과의 오프셋에만 영향을 미치는 앵커 포인트의 위치입니다.
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OpenCV의 부식 함수-erode()
형식 :
void erode(
InputArray src ,//입력
OutputArray dst, //출력
InputArray 커널, //커널 size
Point 앵커=Point(-1,-1), //앵커 위치, (-1, -1)이 중심입니다.
int iterations=1, //숫자 반복 횟수
int borderType=BORDER_CONSTANT,//이미지 테두리 픽셀 모드
p>const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()//테두리 값
)
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형태 개방 작업:
개방 작업: 첫 번째 부식 후 팽창의 과정;
기능:
작은 물체 제거;
얇은 지점에서 물체 분리;
더 큰 경계를 부드럽게 해도 면적이 크게 변하지 않습니다.
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형태학적 닫기 작업:
개방 닫기, 첫 번째 확장 및 침식;
기능:
p>작은 블랙홀(검은 점) 제외;
p>
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OpenCV: morphologyEx()
함수: morphologyEx 함수는 기본 확장 및 침식 기술을 사용하여 열기 및 닫기 작업, 형태학적 그라데이션, "중산모", "검은 모자", 등.