📜  OpenCV-侵蚀

📅  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

样本图片

输出

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:

侵蚀