Java DIP - 腐蚀和膨胀

在本章中，我们学习应用两种非常常见的形态学运算符：扩张和侵蚀。

我们使用OpenCV函数erode和dilate。它们可以在Imgproc包下找到。其语法如下 -

Imgproc.erode(source, destination, element);
Imgproc.dilate(source, destination, element);

参数描述如下 -

先生。 参数及说明
1

来源

这是源图像。
2

目的地

这是目的地图像。
3

元素

它是用于腐蚀和膨胀的结构元素，如果element=Mat()，则使用3 x 3矩形结构元素。

除了 erode() 和 dilate() 方法之外，Imgproc 类还提供其他方法。它们被简要描述 -

先生。 方法及说明
1

cvtColor（Mat src，Mat dst，int代码，int dstCn）

它将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。
2

膨胀（Mat src，Mat dst，Mat 内核）

它通过使用特定的结构元素来扩大图像。
3

equalizeHist(Mat src, Mat dst)

它均衡灰度图像的直方图。
4

filter2D（Mat src，Mat dst，int深度，Mat内核，点锚点，双增量）

它将图像与内核进行卷积。
5

GaussianBlur(Mat src, Mat dst, 大小 ksize, 双 sigmaX)

它使用高斯滤波器模糊图像。
6

积分(Mat src, Mat sum)

它计算图像的积分。

例子

以下示例演示了如何使用 Imgproc 类对图像执行腐蚀和膨胀 -

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class main {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try{	
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         
         destination = source;

         int erosion_size = 5;
         int dilation_size = 5;
         
         Mat element = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new  Size(2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1));
         Imgproc.erode(source, destination, element);
         Highgui.imwrite("erosion.jpg", destination);

         source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         
         destination = source;
         
         Mat element1 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new  Size(2*dilation_size + 1, 2*dilation_size+1));
         Imgproc.dilate(source, destination, element1);
         Highgui.imwrite("dilation.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("error:" + e.getMessage());
      } 
   }
}

输出

当您执行给定的代码时，会看到以下输出 -

原始图像

腐蚀和膨胀教程

在上面的原始图像上，执行了一些腐蚀和膨胀操作，如下面的输出所示 -

侵蚀

腐蚀和膨胀教程

扩张

腐蚀和膨胀教程