自定义OpenCV腐蚀膨胀算法实现与代码详解

本资源是一份基于OpenCV的图像腐蚀和膨胀操作的C++源代码实现，主要针对灰度图像处理，不依赖OpenCV内置的腐蚀和膨胀函数。以下是关键知识点的详细解释： 1. **图像类型转换**: `MatRGB2GRAY(const Matsrc)` 函数用于将输入的彩色图像（Mat类型的`Vec3b`）转换为灰度图像。这里通过计算每个像素点的RGB值的线性组合（R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114），将彩色图像转换为灰度图像，存储在`uchar`类型的`Mat`对象`dst`中。 2. **阈值处理**: `floatThreshold(const Matsrc)` 函数用于计算输入灰度图像的平均灰度值，作为后续二值化操作的阈值。它遍历整个图像，累加所有像素值，最后返回平均值作为阈值。 3. **二值化**: `MatGRAYtoBinaryzation(const Matsrc, float threshold)` 函数将灰度图像转换为二值图像。如果灰度值大于或等于给定的阈值（`threshold`），对应像素被设为白色（255），否则设为黑色（0），形成一个二值图像。 4. **腐蚀操作**: `MatGrayDilate(const Matsrc, uchar kernel[3][3])` 这里定义了一个腐蚀操作，使用一个3x3的结构元素（kernel）对灰度图像进行腐蚀。腐蚀是一种图像处理技术，通过在原图像上应用一个模板（kernel），如果模板中心像素与原图像中的所有像素相等，则保留该中心像素，否则替换为邻域像素中的最小值。这有助于去除噪声并减小物体边缘的宽度。 5. **膨胀操作**: `MatGrayErode(const Matsrc, uchar kernel[3][3])` 类似于腐蚀，但膨胀是通过比较中心像素与邻域像素的最大值来实现的。膨胀会增加物体的边界，增强边缘细节。 这些函数展示了OpenCV库外的手动实现图像处理的基本步骤，特别是对于腐蚀和膨胀这样的基础形态学操作。它们可用于教学、研究或者作为更高级图像处理算法的预处理步骤。通过这种方式，开发者可以深入理解这些操作背后的原理，并根据需要进行自定义优化。