8.7基于数学形态学的边缘检测
基本概念
数学形态学（Mathematical Morphology）是一套用于图像处理的技术，它包括膨胀（Dilation）、腐蚀（Erosion）、开运算（Opening）和闭运算（Closing）等操作。通过组合这些基本操作，可以实现复杂的图像处理任务，比如边缘检测。
边缘检测可以通过形态学梯度（Morphological Gradient）来实现，形态学梯度定义为膨胀图像与原图像（或腐蚀图像）之间的差值。这种技术可以有效地突出边缘区域，因为边缘通常是图像中亮度突变的地方。
示例代码
下面是一个使用OpenCV和C++来实现基于数学形态学的边缘检测的示例代码：
#include "pch.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载图像
cv::Mat src = cv::imread("07.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty())
{
std::cout << "Error: Image not found or unable to open" << std::endl;
return -1;
}
// 定义结构元素
int elementShape = cv::MORPH_RECT; // 可以选择cv::MORPH_ELLIPSE或cv::MORPH_CROSS
int kernelSize = 3; // 核大小
cv::Mat element = cv::getStructuringElement(elementShape,
cv::Size(2 * kernelSize + 1, 2 * kernelSize + 1),
cv::Point(kernelSize, kernelSize));
// 执行膨胀操作
cv::Mat dilated;
cv::dilate(src, dilated, element);
// 计算形态学梯度
cv::Mat gradient;
cv::subtract(dilated, src, gradient);
// 二值化结果
cv::Mat binary;
cv::threshold(gradient, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
// 显示原始图像和边缘检测结果
cv::namedWindow("Original Image", CV_WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Original Image", src);
cv::namedWindow("Edge Detection Result", CV_WINDOW_NORMAL);
cv::imshow("Edge Detection Result", binary);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
在这段代码中：
我们加载了一张灰度图像。
定义了一个结构元素（内核），该内核用于执行膨胀操作。
对图像执行膨胀操作。
使用cv::subtract函数计算膨胀后的图像与原图之间的差值，即形态学梯度。
使用大津法（Otsu's thresholding）自动确定阈值来二值化形态学梯度的结果。
最后，我们显示原始图像和边缘检测结果。
记得将 "path_to_your_image.jpg" 替换为你实际要处理的图像文件路径。此外，你还可以通过调整结构元素的形状和大小来优化边缘检测的效果。运行结果
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_45794330/article/details/141969413
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