膨胀与腐蚀，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。
（1）二值图像与灰度图像上的腐蚀操作原理
（2）二值图像与灰度图像上的膨胀操作原理
（3）结构元素，上述膨胀与腐蚀过程可以使用任意的结构元素（矩形、圆、直线）
操作步骤
（1）输入图像彩色图像 - imread()
（4）定义结构元素 - getStructuringElement()
（5）开操作 （腐蚀+膨胀）提取 水平与垂直线
（6）后处理 - bitwise_not()
源代码
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("C:/Desktop/omd_Opencv/ms/2018-05-09_161301.png");//输入彩色图像 if (!src.data){ printf("could not load image...\n"); return -1; } char INPUT_WIN[] = "input image"; char OUTPUT_WIN[] = "result image"; namedWindow(INPUT_WIN,CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow(INPUT_WIN,src); Mat gray_src; cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY); //转换为灰度图像 imshow("gray image",gray_src); Mat binImg; adaptiveThreshold(~gray_src,binImg,255,ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,THRESH_BINARY,15,-2);//转换为二值图像,~gray_src取反白底显示 imshow("bin image",binImg); //矩形结构 Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2,2), Point(-1, -1));//注意：一般Size（x, y）, x, y 必须是正数而且是奇数 Mat temp; //开操作（先腐蚀后膨胀），目的：去掉细小的对象 erode(binImg, temp, kernel);//形态学操作 - 腐蚀 dilate(temp, dst, kernel);//形态学操作-膨胀 bitwise_not(dst,dst);//做后处理，像素取反操作 imshow("final Result",dst); waitKey(0); return 0; }运行结果
文章来源: 形态学操作--特征提取