opencv开闭运算 c++

在OpenCV库中，开闭运算是一种图像处理技术，通常用于边缘检测和形态学分析。它包括两个步骤：开操作（Opening）和闭操作（Closing）。这两个操作都是基于结构元素（Structural Elements）进行的。

1. **开操作**：先腐蚀（Erosion）再膨胀（Dilation），主要用于去除小的噪声点和连接断裂的部分，增强边缘轮廓。

cv::Mat opening(const cv::Mat& src, const cv::Mat& kernel);

这里，`src`是输入图像，`kernel`是一个预定义的结构元素模板，比如矩形、十字等。

2. **闭操作**：先膨胀再腐蚀，主要用于填补小的空洞并连接断裂的部分，保护重要的细节区域。

cv::Mat closing(const cv::Mat& src, const cv::Mat& kernel);

这两个函数的使用需要包含适当的头文件，并确保已经初始化了OpenCV库。在实际应用中，可以根据需要选择开操作或闭操作，或者组合使用来达到特定的图像处理效果。

相关问题

c++如何使用opencv进行图像形态学处理的开闭运算

在C++中，使用OpenCV库进行图像形态学处理的开闭运算通常涉及到`cv::morphologyEx()`函数。这个函数提供了对二值图像进行各种形态学操作的能力，包括开运算（腐蚀）和闭运算（膨胀）。以下是基本步骤：

1. 首先，确保已经包含了必要的OpenCV头文件，并且图像已经被读入到Mat对象中。例如：

#include <opencv2/opencv.hpp>
cv::Mat img; // 图像变量

2. 转换图像为二值，如果需要的话。你可以使用`threshold()`函数或者自适应阈值方法（如`cv:: adaptiveThreshold()`）来实现：

cv::threshold(img, img, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

3. 对于开运算（腐蚀），可以创建一个结构元素（kernel），然后应用`cv::erode()`函数：

cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)); // 3x3矩形结构元
cv::erode(img, img, kernel);

4. 对于闭运算（膨胀），同样创建结构元素并使用`cv::dilate()`函数：

cv::Mat kernel2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));
cv::dilate(img, img, kernel2);

完整的示例代码可能会看起来像这样：

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"

int main() {
    // ... (加载图像)
    
    // 转为二值
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::threshold(gray, gray, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU);

    // 开运算
    cv::Mat opened;
    cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3), &kernel);
    cv::erode(gray, opened, kernel);

    // 闭运算
    cv::Mat closed;
    cv::dilate(opened, closed, kernel);

    // 显示结果
    // ... (显示原图、开运算后的图像和闭运算后的图像)

    return 0;
}

opencv加速运算warpAffine例程C++

下面是一个使用OpenCV的函数warpAffine进行图像仿射变换的例程，代码中使用了OpenCV的Mat数据结构和warpAffine函数进行图像变换，以实现旋转、平移、缩放等效果，并且使用了OpenCV的计时函数，以衡量运算速度。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("test.jpg"); // 读取原始图像
    if (src.empty())
    {
        cout << "could not load image..." << endl;
        return -1;
    }
    imshow("input", src);

    int h = src.rows;
    int w = src.cols;

    // 旋转
    Point2f center(w / 2, h / 2); // 旋转中心
    Mat M = getRotationMatrix2D(center, 45, 1); // 旋转矩阵
    Mat dst;
    warpAffine(src, dst, M, Size(w, h)); // 仿射变换
    imshow("rotate", dst);

    // 平移
    M = Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);
    M.at<float>(0, 0) = 1;
    M.at<float>(1, 1) = 1;
    M.at<float>(0, 2) = 50; // 水平平移
    M.at<float>(1, 2) = 100; // 垂直平移
    warpAffine(src, dst, M, Size(w, h)); // 仿射变换
    imshow("translate", dst);

    // 缩放
    M = Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);
    M.at<float>(0, 0) = 0.5; // 水平缩放
    M.at<float>(1, 1) = 0.5; // 垂直缩放
    warpAffine(src, dst, M, Size(w, h)); // 仿射变换
    imshow("scale", dst);

    waitKey(0);

    return 0;
}

注意：在代码中，使用了Mat::zeros函数生成了一个2行3列的矩阵，并将其转化为CV_32FC1类型，这个矩阵是仿射变换矩阵M的初始值，其中仿射矩阵M的第一行表示水平缩放、水平旋转和水平平移，第二行表示垂直缩放、垂直旋转和垂直平移。