OpenCV - 腐蚀

腐蚀与膨胀非常相似，但这里计算的像素值是最小值，而不是膨胀中的最大值。图像在锚点下用该最小像素值替换。

通过此过程，暗区域的面积会增大，而亮区域的面积会减小。例如，深色阴影或黑色阴影中物体的尺寸会增加，而在白色阴影或亮色阴影中则会减小。

示例

您可以使用imgproc类的erode()方法对图像执行此操作。以下是此方法的语法：

erode(src, dst, kernel)

此方法接受以下参数：

• src - 表示此操作的源（输入图像）的Mat对象。

• dst - 表示此操作的目标（输出图像）的Mat对象。

• kernel - 表示内核的Mat对象。

您可以使用getStructuringElement()方法准备内核矩阵。此方法接受一个表示morph_rect类型的整数和一个Size类型的对象。

Imgproc.getStructuringElement(int shape, Size ksize);

以下程序演示了如何在给定图像上执行腐蚀操作。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ErodeTest {
   public static void main( String[] args ) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="C:/EXAMPLES/OpenCV/sample.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat dst = new Mat();

      // Preparing the kernel matrix object
      Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, 
         new  Size((2*2) + 1, (2*2)+1));

      // Applying erode on the Image
      Imgproc.erode(src, dst, kernel);

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap10/Erosion.jpg", dst);

      System.out.println("Image processed");
   }
}

假设以上程序中指定的输入图像是sample.jpg。

输出

执行程序后，您将获得以下输出：

Image Loaded

如果您打开指定的路径，您可以观察到输出图像如下：