📅  最后修改于: 2020-11-23 03:44:09             🧑  作者: Mango
侵蚀与扩张非常相似。但是,此处计算出的像素值是最小而不是最大值。图像将在锚点下替换为该最小像素值。
通过此过程,暗区的大小会增大,而亮区的区域会减小。例如,深色或黑色阴影的对象的大小会增加,而白色或明亮阴影的对象会减小。
您可以使用imgproc类的erode()方法对图像执行此操作。以下是此方法的语法-
erode(src, dst, kernel)
此方法接受以下参数-
src-一个Mat对象,代表此操作的源(输入图像)。
dst-表示此操作的目标(输出图像)的Mat对象。
内核-代表内核的Mat对象。
您可以使用getStructuringElement()方法准备内核矩阵。该方法接受表示morph_rect类型和类型大小的物体的整数。
Imgproc.getStructuringElement(int shape, Size ksize);
以下程序演示了如何对给定图像执行腐蚀操作。
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class ErodeTest {
public static void main( String[] args ) {
// Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
// Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
String file ="C:/EXAMPLES/OpenCV/sample.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file);
// Creating an empty matrix to store the result
Mat dst = new Mat();
// Preparing the kernel matrix object
Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT,
new Size((2*2) + 1, (2*2)+1));
// Applying erode on the Image
Imgproc.erode(src, dst, kernel);
// Writing the image
Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap10/Erosion.jpg", dst);
System.out.println("Image processed");
}
}
假设以下是上述程序中指定的输入图像sample.jpg 。
在执行程序时,您将获得以下输出-
Image Loaded
如果打开指定的路径,则可以观察到输出图像,如下所示: