OpenCV形态学变换函数morphologyEx()闭运算的使用
OPenCV版本：4.4
IDE：VS2017
功能描述
简述：执行先进的形态学的变换。
函数 cv::morphologyEx使用腐蚀和膨胀的作为基本的操作来进行高级的形态学的变换。
任何操作都能就地执行，在多通道图像中，每个通道独立进行处理。
闭运算通俗讲其实就是先膨胀后腐蚀的操作。
那么函数闭运算是干什么用的呢？
1.消除黑色的空洞区域。
2.平滑物体的轮廓。
3.连接邻近的物体
4.连接断开的轮廓线。
5.平滑边界的同时不改变面积
函数原型
CV_EXPORTS_W void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,int op, InputArray kernel,Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );参数描述
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参数 src 源图像.通道的数量可以是任意的，但是深度值应该是以下之一：
CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F. -
参数 dst 和源图像同样大小和类型的目标图像。
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参数 op 形态学操作的类型, 详见：MorphTypes
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参数 kernel 结构元素。Kernel 可以通过使用getStructuringElement来创建。
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参数 anchor 元素中的锚点的位置，负值表示锚点在核中心。
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参数 iterations 腐蚀和膨胀的迭代次数。
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参数 borderType 像素外推方法。详见：BorderTypes， BORDER_WRAP不支持。
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参数 borderValue 固定边缘的情况下的边缘值。缺省值含有一个特殊的意义 。The default value has a special
meaning.参考 dilate, erode, getStructuringElement
注意： 迭代次数是膨胀或者腐蚀操作的次数，例如，一个两次迭代操作的闭操作(MORPH_CLOSE)相当于成功应用：膨胀 -> 膨胀->腐蚀-> 腐蚀 （并不是 膨胀->腐蚀->膨胀-> 腐蚀）
源码示例
#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp>int main() {cv::Mat image = cv::imread("D:\\OpenCVtest\\images\\anna.png");if (image.empty()){std::cout << "image read failed!" << std::endl;cv::waitKey(0);return 0;}//自定义核cv::Mat element = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));//闭运算cv::Mat result;cv::morphologyEx(image, result, cv::MORPH_CLOSE, element, cv::Point(-1, -1), 2);cv::imshow("原图", image);cv::imshow("闭运算结果图", result);cv::waitKey(0);return 0; }运行结果：
闭运算后的图像：
做了两次迭代运算，字体变得平滑了些，小的黑色的空洞区域没了。
总结
以上是生活随笔为你收集整理的OpenCV形态学变换函数morphologyEx()闭运算的使用的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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