2011 年 12月 21 日随笔档案 - carekee

2011年12月21日

摘要：击中-击不中变换（约束）所采用的9*1 自定义结构为：函数：lhMorpHMTC说明：形态学约束击中-击不中变换，当为二值图像时，结果与lhMorpHMTB相同。参数：src 输入图像，灰度或二值图像dst 输出图像sefg 前景结构元素sebg 背景结构元素，如为空，则默认为前景结构元素sefg的取反源码：void lhMorpHMTC(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* sefg, IplConvKernel* sebg =NULL){ assert(src != NULL && dst != NULL & 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:14 carekee 阅读(1410) 评论(0) 推荐(0)

击中-击不中变换—lhMorpHMT

摘要：函数：lhMorpHMT说明：形态学击中-击不中变换参数：src 输入图像，灰度或二值图像dst 输出图像sefg 前景结构元素sebg 背景结构元素，如为空，则默认为前景结构元素sefg的取反type 击中-击不中变换的类型，二值 0 非约束 1 约束 2定义如下：#define LH_MORP_TYPE_BINARY 0#define LH_MORP_TYPE_UNCONSTRAIN 1#define LH_MORP_TYPE_CONSTRAIN 2源码：void lhMorpHMT(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:14 carekee 阅读(456) 评论(0) 推荐(0)

击中-击不中变换(二值）—lhMorpHMTB

摘要：击中-击不中变换(二值）所采用的9*1 自定义结构为：函数：lhMorpHMTB说明：形态学二值击中-击不中变换参数：src 输入图像，二值图像dst 输出图像sefg 前景结构元素sebg 背景结构元素，如为空，则默认为前景结构元素sefg的取反源码：void lhMorpHMTB(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* sefg, IplConvKernel* sebg =NULL){ assert(src != NULL && dst != NULL && src != dst &&a 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:13 carekee 阅读(347) 评论(0) 推荐(0)

击中-击不中变换（非约束）—lhMorpHMTU

摘要：击中-击不中变换（非约束）所采用的9*1 自定义结构为：函数：lhMorpHMTU说明：形态学非约束击中-击不中变换，当为二值图像时，结果与lhMorpHMTB相同。参数：src 输入图像，灰度或二值图像dst 输出图像sefg 前景结构元素sebg 背景结构元素，如为空，则默认为前景结构元素sefg的取反源码：void lhMorpHMTU(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* sefg, IplConvKernel* sebg =NULL){ assert(src != NULL && dst != NULL 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:13 carekee 阅读(5415) 评论(0) 推荐(0)

击中-击不中变换及应用

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形态学对比度增强—lhMorpEnhance

摘要：对比度增强 9*9正方形结构元素函数：lhMorpEnhance说明：形态学对比度增强运算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpEnhance(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1){ assert(src != NULL && dst != NULL && src != dst); IplImage* temp = cvCloneImage(src); lhMo 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:11 carekee 阅读(398) 评论(0) 推荐(0)

应用3 多尺度梯度

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posted @ 2011-12-21 22:11 carekee 阅读(191) 评论(0) 推荐(0)

应用1 不均匀光照的校正

摘要：如果图像目标均具有相同的局部对比度，即如果它们比图像背景全部暗或亮，顶帽变换可以用于亮度梯度（不均匀光照）的调整。这时，大尺度各向同性结构元素的顶帽可以作为高通滤波器使用。由于亮度梯度位于图像低频部分，因此将被顶帽滤除。白帽用于暗图像背景，黑帽用于亮图像背景。在图像背景较暗的情况下，如果目标与图像背景之间的对比度较小，也可以利用闭或开除以输入图像获得更好的视觉效果。阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:10 carekee 阅读(955) 评论(0) 推荐(0)

应用2 对比度增强

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白顶帽—lhMorpWhiteTopHat

摘要：白顶帽 9*9正方形结构元素函数：lhMorpWhiteTopHat说明：形态学白顶帽运算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpWhiteTopHat(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1){ assert(src != NULL && dst != NULL && src != dst); lhMorpOpen(src, dst, se, iterations 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:09 carekee 阅读(503) 评论(0) 推荐(0)

黑顶帽—lhMorpBlackTopHat

摘要：黑顶帽 9*9正方形结构元素函数：lhMorpBlackTopHat说明：形态学黑顶帽运算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpBlackTopHat(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1){ assert(src != NULL && dst != NULL && src != dst); lhMorpClose(src, dst, se, iterations 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:09 carekee 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)

自补顶帽（Q顶帽）—lhMorpQTopHat

摘要：自补顶帽 9*9正方形结构元素函数：lhMorpQTopHat说明：形态学自补顶帽运算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpQTopHat(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1){assert(src != NULL && dst != NULL && src != dst);IplImage* temp = cvCloneImage(src); lhMorpCl 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:09 carekee 阅读(224) 评论(0) 推荐(0)

顶帽（白帽）、黑帽、自补顶帽

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posted @ 2011-12-21 22:08 carekee 阅读(202) 评论(0) 推荐(0)

外梯度—lhMorpGradientOut

摘要：外梯度 7*7正方形结构元素函数：lhMorpGradientOut说明：形态学外梯度运算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpGradientOut(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1){ assert(src != NULL && dst != NULL && src != dst); cvDilate( src, dst, element, it 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:08 carekee 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)

标准梯度—lhMorpGradient

摘要：标准梯度 5*5正方形结构元素标准梯度 7*7正方形结构元素函数：lhMorpGradient说明：形态学基本梯度运算，通过结构元素的改变，可以进行厚梯度，方向梯度等形态学计算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpGradient(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1){ assert(src != NULL && dst != NULL && src 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:07 carekee 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)

内梯度—lhMorpGradientIn

摘要：内梯度 7*7正方形结构元素函数：lhMorpGradientIn说明：形态学内梯度运算参数：src 输入图像dst 输出图像element结构元素iterations膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpGradientIn(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1){ assert(src != NULL && dst != NULL && src != dst); cvErode( src, dst, element, itera 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:07 carekee 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)

形态学梯度

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闭运算—lhMorpClose

摘要：二值图像的闭（7*7）灰度图像的闭（9*9）函数：lhMorpClose说明：形态学闭运算参数：src 输入图像dst 输出图像se 结构元素指针iterations 闭运算中膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpClose(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1){ cvDilate( src, dst, se, iterations ); //注:采用结构元素的映射进行腐蚀 IplConvKernel* semap = lhStructuringElementMap(s. 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:06 carekee 阅读(435) 评论(0) 推荐(0)

开运算—lhMorpOpen

摘要：二值图像的开（7*7）灰度图像的开（9*9 椭圆结构）函数：lhMorpOpen说明：形态学开运算参数：src 输入图像dst 输出图像se 结构元素指针iterations 开运算中膨胀和腐蚀次数源码：void lhMorpOpen(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se=NULL, int iterations=1){ cvErode( src, dst, se, iterations ); //注：采用结构元素的映射进行膨胀！！！ IplConvKernel* semap = lhStructuringElement. 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:05 carekee 阅读(778) 评论(0) 推荐(0)

cvMorphologyEx —不推荐使用

摘要：在OpenCV中某些高级形态学变换用cvMorphologyEx函数完成，包括开运算，闭运算，标准形态梯度，白顶帽，黑顶帽运算。但是本博主不推荐使用该函数。通过查看cvMorphologyEx的源代码，可以发现，在执行开、闭等运算，在进行第二步形态学腐蚀和膨胀时，该函数仍然采用与第一步相同的结构元素进行。这种方法在针对一般对称的结构元素情况是正确的，但是当结构元素为自定义的非对称结构元素时，结果图像会发生错误的偏移。正确的方法是，如前面在开、闭运算的介绍中，执行第二步腐蚀、膨胀操作时，应采用结构元素的映射（反射）进行。因此，在本文中不提倡使用cvMorphologyEx函数。本文将通过一系. 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:04 carekee 阅读(619) 评论(0) 推荐(0)

结构元素的扩展操作

摘要：在介绍新的扩展形态学变换函数之前，介绍一组结构元素的扩展操作，包括结构元素的拷贝、取反和取映射操作。这些操作将在后面的形态学变换中经常出现。函数：lhStructuringElementCopy功能：获得形态学结构元素的拷贝参数：se 输入结构元素返回：se的拷贝，注意：在不使用时需要用cvReleaseStructuringElement释放源码：IplConvKernel* lhStructuringElementCopy(IplConvKernel* se){ IplConvKernel* copy = cvCreateStructuringElementEx( se->nCols 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:04 carekee 阅读(384) 评论(0) 推荐(0)

开运算和闭运算的性质

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posted @ 2011-12-21 22:03 carekee 阅读(285) 评论(0) 推荐(0)

OpenCV中的结构元素IplConvKernel及操作

摘要：在OpenCV中，定义了一个结构用于描述形态学中的结构元素。该结构定义如下：typedef struct _IplConvKernel{ int nCols; int nRows; int anchorX; int anchorY; int *values; int nShiftR;}IplConvKernel;在这里，对其中的变量定义做一简单的描述：nCols，nRows：结构元素的行宽与列高；anchorX，anchorY：结构元素原点（锚点）的位置坐标，水平，垂直；nShiftR：用于表示结构元素的形状类型，有如下几个值：#define CV_SHAPE_RECT 0#define CV 阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:02 carekee 阅读(1732) 评论(0) 推荐(0)

开运算

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闭运算

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cvDilate

摘要：二值图像的膨胀膨胀前膨胀后（5*5结构元素）灰度图像的膨胀（7*7） cvDilate为Intel OpenCV中提供的函数，定义如下。函数名：cvDilatevoid cvDilate( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );src 输入图像. dst 输出图像. element 结构元素。若为 NULL, 则使用默认的3×3 长方形，锚点在中间的结构元素，进行膨胀运算iterations 膨胀的次数函数 cvDilate 对输入图像使用指定的结构元进行膨胀，阅读全文

posted @ 2011-12-21 22:01 carekee 阅读(1707) 评论(0) 推荐(0)

膨胀和腐蚀的性质

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posted @ 2011-12-21 22:01 carekee 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)

膨胀

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posted @ 2011-12-21 22:00 carekee 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

cvErode

摘要：二值图像腐蚀腐蚀前（5*5正方形结构元素）腐蚀后灰度图像腐蚀灰度图像腐蚀后前（左）后（右）（5*5正方形结构元素）cvErode为Intel OpenCV中提供的函数，定义如下。函数名：cvErodevoid cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element=NULL, int iterations=1 );src 输入图像，可以是二值，灰度或多通道彩色图像。dst 输出图像，与输入图像格式、尺寸相同。 Element结构元素。若为 NULL, 则使用默认的3×3 长方形，锚点在中间的结构元素，进行腐蚀阅读全文

posted @ 2011-12-21 21:59 carekee 阅读(1388) 评论(0) 推荐(0)

腐蚀

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基本概念

摘要：在学习形态学之前，需要建立一些基本概念。阅读全文

posted @ 2011-12-21 21:57 carekee 阅读(210) 评论(0) 推荐(0)