渐变| C++中OpenCV的形态转换

在本文中，讨论了一种称为“梯度”的形态运算符。梯度定义为图像的膨胀和侵蚀之间的差异。渐变图像中的每个像素代表一个像素附近的对比度强度。它用于图像分割和边缘检测。它有两种类型：

• 内部渐变：它增强了比背景明亮的对象的内部边界，并且对于二进制图像，生成前景图像对象的内部边界的蒙版。
• 外部渐变：它增强了比背景暗的对象的外部边界。

句法：

morphologyEx (src, dst, op, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue)

参数：

• src：它是输入图像。
• dst：它是输出图像。
• op：形态学操作的类型。
• 内核：用于结束的结构元素。
• 锚：在结构元素内的锚位置。默认值为[-1，-1}，表示位置为结构元素的中心。
• 迭代：应用关闭的次数。
• borderType：边框类型(BORDER_CONSTANT，BORDER_REPLICATE等)
• borderValue：边框值
• 返回值：输出图像(垫子对象)

渐变运算符的表达式为：

${\displaystyle G(f)=f\oplus b-f\ominus b}$

以下是用于演示渐变形态学操作的C++程序：

C++

// C++ program to demonstrate the
// above approach
#include 
#include 
  
// Include this library
// for drawing shapes
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace std;
  
// Driver Code
int main(int argc, char** argv)
{
    // Reading the Image
    Mat image = imread(
        "C:/Users/harsh/Downloads/opencv/sources/samples/data/gfglogo.jpg",
        IMREAD_GRAYSCALE);
  
    // Check if the image is created
    // successfully or not
    if (!image.data) {
        cout << "Could not open or "
             << "find the image" << '\n';
        return 0;
    }
  
    // Create a structuring element
    int morph_size = 2;
    Mat element = getStructuringElement(
        MORPH_RECT,
        Size(2 * morph_size + 1,
             2 * morph_size + 1),
        Point(morph_size,
              morph_size));
    Mat output;
  
    // Gradient
    morphologyEx(image, output,
                 MORPH_GRADIENT, element,
                 Point(-1, -1), 1);
  
    // Display the image
    imshow("Source", image);
    imshow("Gradient", output);
    waitKey();
  
    return 0;
}

输出：

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