Yy's Program: EmguCV Image Process: Transforming Images with Morphological Operations part 2

2012年11月7日星期三

EmguCV Image Process: Transforming Images with Morphological Operations part 2

EmguCV Image Process: Transforming Images with Morphological Operations

參考OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook第五章

介紹內容如下：

Eroding and dilating images using morphological filters

Opening and closing images using morphological filters

Detecting edges and corners using morphological filters

Segmenting images using watersheds

Extracting foreground objects with the GrabCut algorithm

上一篇介紹到了兩種常用的形態學運算子(擴張、侵蝕)

在這篇會再介紹兩種，而且和擴張、侵蝕息息相關的運算子：

opening operator(斷開)跟closing operator(閉合)

程式非常的簡單，如下所示：

//Read input image
Image<Gray, Byte> image = new Image<Gray, byte>("image.jpg");
//Transform the binary image
image._ThresholdBinary(image.GetAverage(), new Gray(255));
//3X3 structuring element
StructuringElementEx SElement = 
    new StructuringElementEx(3, 3, 1, 1, Emgu.CV.CvEnum.CV_ELEMENT_SHAPE.CV_SHAPE_RECT);
//Applying the opening operator
Image<Gray, Byte> opening = 
    image.MorphologyEx(SElement, Emgu.CV.CvEnum.CV_MORPH_OP.CV_MOP_OPEN, 1);
//Applying the closing operator
Image<Gray, Byte> closing = 
    image.MorphologyEx(SElement, Emgu.CV.CvEnum.CV_MORPH_OP.CV_MOP_CLOSE, 1);

利用3X3的structuring element來做運算

使用EmguCV中Image這個類別的MorphologyEx這個方法來處理

可在引數中設定Emgu.CV.CvEnum.CV_MORPH_OP

這是一個列舉，可從中選擇你要的運算子

這裡列出的兩個例子便是：CV_MOP_OPEN跟CV_MOP_CLOSE

處理的影像如下：

正常二值化的影像

閉鎖處理後的影像

斷開處理後的影像

乍看之下，會覺得

斷開跟侵蝕很雷同

閉鎖與侵蝕很雷同

那就來看看原本斷開跟閉鎖的定義：

Closing is defined as the erosion of the dilation of an image.

Opening is defined as the dilation of the erosion of an image.

google的翻譯是：

閉鎖被定義為圖像的擴張的侵蝕

斷開被定義為圖像的侵蝕的擴張

這到底在說什麼!?

直接來看一段程式：

//dilate original image
closing = image.Dilate(1);
//in-Place erosion of the dilated image
closing = closing.Erode(1);

先將影像作擴張運算，再做一次侵蝕運算

結果如下：

擴張後侵蝕的處理結果

可以對照一下，跟剛剛使用
image.MorphologyEx(SElement, Emgu.CV.CvEnum.CV_MORPH_OP.CV_MOP_CLOSE, 1)

的結果一模一樣!

所以意思就是：

閉鎖運算 = 先擴張運算再侵蝕運算

斷開運算 = 先侵蝕運算再擴張運算

可以透過影像來發現這兩個運算子的特性

經過閉鎖運算：

在白色的影像區塊中，黑色的點會補滿，把白色的區塊做延伸和連結

在黑色的影像區塊中，白色的點會留著

經過斷開運算：

在白色的影像區塊中，黑色的點會留著

在黑色的影像區塊中，白色的點會補滿，把黑色的區塊做延伸和連結

而補滿的狀況，會依據設定的structuring element的大小而有不一樣的結果

要了解到每個運算子的特性

才能活用各個運算子

而在MorphologyEx方法中可以設定執行的次數

可以發現次數越多不見得越有效果

下列是1~6次斷開運算的執行結果：