OpenCV灰度图像中应用形态学|酷客网

OpenCV灰度图像中应用形态学，本文将介绍两种形态学运算，将它们应用于灰度图像上可以检测图像的特征。

如何实现

形态学梯度运算可以提取出图像的边缘，具体方法为使用cv::morphologyEx函数，代码如下所示：

// 用3×3 结构元素得到梯度图像
cv::Mat result;
cv::morphologyEx(image, result,
                 cv::MORPH_GRADIENT, cv::Mat());

得到图像中物体的轮廓（为方便观察，对图像做了反色处理）。

OpenCV灰度图像中应用形态学

另一种很实用的形态学运算是顶帽（hat-top）变换，它可以从图像中提取出局部的小型前景物体。由图可知，页面的光照并不均匀。通过使用cv::morphologyEx函数并采用正确的参数，可以调用黑帽变换提取出页面上的文字（作为前景物体）：

// 使用7×7 结构元素做黑帽变换
cv::Mat element7(7, 7, CV_8U, cv::Scalar(1));
cv::morphologyEx(image, result, cv::MORPH_BLACKHAT, element7);

运行结果如下图所示，它可以从图像中提取出大部分文字。
OpenCV灰度图像中应用形态学

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