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EmguCV学习笔记 VB.Net 4.4 图像形态学

news 2025/9/14 15:31:14

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4.4 图像形态学

图像形态学是数字图像处理中的一种重要技术，它主要用于对二值图像进行分析和处理。图像形态学可以用于图像去噪、边缘检测、形态分析等方面。EmguCV提供了一系列的图像形态学操作函数，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。

1. 膨胀 (Dilation)

膨胀是一种形态学操作，其基本思想是用一个结构元素 (Structuring Element) 在图像上滑动，将结构元素包含的像素值中的最大值作为当前像素值，从而实现对图像边缘的扩张和增强。EmguCV中的膨胀函数为CvInvoke.Dilate。

2. 腐蚀 (Erosion)

腐蚀是一种形态学操作，其基本思想是用一个结构元素在图像上滑动，将结构元素包含的像素值中的最小值作为当前像素值，从而实现对图像边缘的收缩和平滑。EmguCV中的腐蚀函数为CvInvoke.Erode。

3. 开运算 (Opening)

开运算是一种形态学操作，其基本思想是先进行一次腐蚀操作，再进行一次膨胀操作，从而可以去除比较小的物体、断开细长的物体等。EmguCV中的开运算函数为CvInvoke.MorphologyEx，其类型为MorphOp.Open。

4. 闭运算 (Closing)

闭运算是一种形态学操作，其基本思想是先进行一次膨胀操作，再进行一次腐蚀操作，从而可以填充物体内的小孔、连接断开的物体等。EmguCV中的闭运算函数为CvInvoke.MorphologyEx，其类型为MorphOp.Close。

图像形态学操作需要根据图像的特点和处理目的进行合理的选择和组合，才能达到良好的效果。

注意：图像形态学针对的是非黑色部分（非0部分）操作。

4.4.1 GetStructuringElement

通过CvInvoke.GetStructuringElement方法可以创建形态学操作的结构元素。该方法返回一个Mat对象。定义如下：

Public Shared Function GetStructuringElement(shape As Emgu.CV.CvEnum.ElementShape, ksize As System.Drawing.Size, anchor As System.Drawing.Point) As Emgu.CV.Mat

参数说明：

  1. shape：结构元素的形状，可以是Rectangle（矩形）、Cross（十字形）、Ellipse（椭圆形）。
  2. size：结构元素的大小。
  3. anchor：结构元素的锚点位置，用Point结构指定。可以使用 Nothing 或者(-1,-1)，表示将锚点放置在结构元素的中心。

下面的代码创建了一个3x3的十字形结构元素：

Dim element As Mat

element= CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Cross, New Size(3, 3))

4.4.2 Erode

Erode方法对图像进行腐蚀操作，该方法声明如下：

Public Shared Sub Erode(src As Emgu.CV.IInputArray, dst As Emgu.CV.IOutputArray, element As Emgu.CV.IInputArray, anchor As System.Drawing.Point, iterations As Integer, borderType As Emgu.CV.CvEnum.BorderType, borderValue As Emgu.CV.Structure.MCvScalar)

参数说明：

  1. element：结构元素。
  2. anchor：结构元素的锚点位置，类型为Point。指定结构元素的锚点位置，一般为结构元素的中心，即（-1，-1）。
  3. iterations：腐蚀操作的迭代次数，类型为Integer。默认为1，表示进行一次腐蚀操作。
  4. Iterations：操作的迭代次数，类型为Integer。默认为1，表示进行一次膨胀操作。
  5. borderType：边界处理方式，类型为BorderType（详见4.2.1节【BorderType】）。需要注意的是，使用的BorderType类型不同生成结果不同。
  6. borderValue：边界值，类型为MCvScalar。当borderType为BorderType.Constant时，可以指定边界的像素值。通常设置为Nothing。

【代码位置：frmChapter4】Button12_Click、printMatByte

    'Erode腐蚀

    Private Sub Button12_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button12.Click

        '创建结构元素，这里是一个3*3大小的十字形结构

        Dim kernel As New Mat

        kernel = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Cross, New Drawing.Size(3, 3), New Point(-1, -1))

        Dim bte1(,) As Byte

        bte1 = {

            {0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},

            {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},

            {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},

            {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},

            {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},

            {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1},

            {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1},

            {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1},

            {0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0}

        }

        Dim matr1 As New Matrix(Of Byte)(bte1)

        Dim m1 As New Mat

        m1 = matr1.Mat

        Dim merode As New Mat        '

        '这里使用了2次迭代

        CvInvoke.Erode(m1, merode, kernel, New Point(-1, -1), 2, BorderType.Constant, Nothing)

        Call printMatByte(merode)

    End Sub

    '输出Mat的值

    Private Sub printMatByte(ByVal m As Mat)

        Dim matr As New Matrix(Of Byte)(m.Rows, m.Cols, m.NumberOfChannels)

        m.CopyTo(matr)

        For i As Integer = 0 To matr.Rows - 1

            For j As Integer = 0 To matr.Cols - 1

                Console.Write(matr(i, j))

                If j <> matr.Cols - 1 Then

                    Console.Write(",")

                End If

            Next

            Console.WriteLine()

        Next

End Sub

下图演示了使用腐蚀进行2次迭代的结果：

图4-12 进行二次腐蚀的情况

4.4.3 Dilate

Dilate方法对图像进行膨胀操作，该方法声明如下：

Public Shared Sub Dilate(src As Emgu.CV.IInputArray, dst As Emgu.CV.IOutputArray, element As Emgu.CV.IInputArray, anchor As System.Drawing.Point, iterations As Integer, borderType As Emgu.CV.CvEnum.BorderType, borderValue As Emgu.CV.Structure.MCvScalar)

参数请参看4.3.2节【Erode】中的介绍。

【代码位置：frmChapter4】Button13_Click

    'Dilate 膨胀

    Private Sub Button13_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button13.Click

        '创建结构元素，这里是一个3*3大小的十字形结构

        Dim kernel As New Mat

        kernel = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Cross, New Drawing.Size(3, 3), New Point(-1, -1))

        Dim bte2(,) As Byte

        bte2 = {

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

            {0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},

            {0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},

            {0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0},

            {0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0},

            {0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0},

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}

        }

        Dim matr2 As New Matrix(Of Byte)(bte2)

        Dim m2 As New Mat

        m2 = matr2.Mat

        Dim mdilate As New Mat

        '这里使用了2次迭代进行膨胀

        CvInvoke.Dilate(m2, mdilate, kernel, New Point(-1, -1), 2, BorderType.Constant, Nothing)

        Call printMatByte(mdilate)

End Sub

下图演示了使用腐蚀进行2次迭代的结果：

 

图4-13 进行二次膨胀的情况

以下代码演示了使用腐蚀和膨胀来处理图像。

【代码位置：frmChapter4】Button14_Click

    'Erode和Dilate

    Private Sub Button14_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button14.Click

        Dim m As Mat = CvInvoke.Imread("C:\lessons\lena.jpg", CvEnum.ImreadModes.Color)

        ImageBox1.Image = m

        Dim mElement As New Mat

        mElement = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Cross, New Drawing.Size(3, 3), New Point(-1, -1))

        '腐蚀

        Dim mout1 As New Mat

        CvInvoke.Erode(m, mout1, mElement, New Point(-1, -1), 2, BorderType.Default, Nothing)

        ImageBox2.Image = mout1

        '膨胀

        Dim mout2 As New Mat

        CvInvoke.Dilate(m, mout2, mElement, New Point(-1, -1), 2, BorderType.Default, Nothing）

        ImageBox3.Image = mout2

End Sub

运行后如下图所示：

 

图4-14 使用腐蚀和膨胀处理图像

4.4.4 MorphologyEx

为了实现更多图像形态学操作，EmguCV提供了CvInvoke.MorphologyEx方法，声明如下：

Public Shared Sub MorphologyEx(src As Emgu.CV.IInputArray, dst As Emgu.CV.IOutputArray, operation As Emgu.CV.CvEnum.MorphOp, kernel As Emgu.CV.IInputArray, anchor As System.Drawing.Point, iterations As Integer, borderType As Emgu.CV.CvEnum.BorderType, borderValue As Emgu.CV.Structure.MCvScalar)

参数说明，其余参数请参看4.3.2节【Erode】中的介绍：

  1. operation：形态学操作类型，类型为MorphOp，包括以下几种形态学操作：
    1. Dilate：膨胀操作，
    2. Erode：腐蚀操作。
    3. Open：开运算，先进行腐蚀再进行膨胀，可以用于去除小的噪点和连接断开的区域。
    4. Close：闭运算，先进行膨胀再进行腐蚀，可以用于填充小的空洞和分离连接的区域。
    5. Gradient：梯度运算，用膨胀图像减去腐蚀图像，可以得到图像边缘。
    6. TopHat：高帽运算，用原始图像减去开运算后的图像，可以提取图像中的亮点或小的细节信息。
    7. BlackHat：低帽运算，用闭运算后的图像减去原始图像，可以提取图像中的暗点或背景信息。
    8. HitMiss：击中击不中运算，用于确定图像中是否存在指定的形状。它需要两个结构元素：一个前景结构元素和一个背景结构元素。在输入图像上，如果前景结构元素可以同时与前景像素和背景像素匹配，那么该像素属于击中集合；否则，它属于击不中集合。通过对击中集合进行膨胀操作并减去原始击中集合得到最终结果。

以下代码演示了使用开运算来处理图像数据，同时与腐蚀，膨胀操作图像数据做对比。

【代码位置：frmChapter4】Button15_Click

   'MorphologyEx：开运算：先腐蚀，再膨胀

    Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click

        Dim bte(,) As Byte

        bte = {

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

            {0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

            {1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1},

            {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1},

            {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1},

            {1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1},

            {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1},

            {0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0},

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}

        }

        Dim matr As New Matrix(Of Byte)(bte)

        Dim m As New Mat

        m = matr.Mat

        '创建结构元素，这里是一个3*3大小的十字形结构

        Dim kernel As New Mat

        kernel = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Cross, New Drawing.Size(3, 3), New Point(-1, -1))

        '进行开运算

        Dim mMorphology As New Mat

        CvInvoke.MorphologyEx(m, mMorphology, MorphOp.Open, kernel, New Point(-1, -1), 1, BorderType.Constant, Nothing)

        Call printMatByte(mMorphology)

        Console.WriteLine("===============================")

        '先腐蚀

        Dim merode As New Mat

        CvInvoke.Erode(m, merode, kernel, New Point(-1, -1), 1, BorderType.Constant, Nothing)

        Call printMatByte(merode)

        Console.WriteLine("===============================")

        '再膨胀

        Dim mdilate As New Mat

        CvInvoke.Dilate(merode, mdilate, kernel, New Point(-1, -1), 1, BorderType.Constant, Nothing)

        Call printMatByte(mdilate)

End Sub

下图演示了使用开运算处理图像数据的结果：

 

图4-15 开运算处理图像数据

以下代码演示了使用闭运算来处理图像数据，同时与膨胀，腐蚀操作图像数据做对比。

【代码位置：frmChapter4】Button16_Click

   'MorphologyEx：闭运算：先膨胀，再腐蚀

    Private Sub Button16_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button16.Click

        Dim bte(,) As Byte

        bte = {

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},

            {0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0},

            {0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0},

            {0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0},

            {0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0},

            {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0},

            {0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0},

            {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}

        }

        Dim matr As New Matrix(Of Byte)(bte)

        Dim m As New Mat

        m = matr.Mat

        '创建结构元素，这里是一个3*3大小的十字形结构

        Dim kernel As New Mat

        kernel = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Cross, New Drawing.Size(3, 3), New Point(-1, -1))

        '闭运算

        Dim mMorphology As New Mat

        CvInvoke.MorphologyEx(m, mMorphology, MorphOp.Close, kernel, New Point(-1, -1), 1, BorderType.Constant, Nothing)

        Call printMatByte(mMorphology)

        Console.WriteLine("===============================")

        '先膨胀

        Dim mdilate As New Mat

        CvInvoke.Dilate(m, mdilate, kernel, New Point(-1, -1), 1, BorderType.Constant, Nothing)

        Call printMatByte(mdilate)

        Console.WriteLine("===============================")

        '再腐蚀

        Dim merode As New Mat

        CvInvoke.Erode(mdilate, merode, kernel, New Point(-1, -1), 1, BorderType.Constant, Nothing)

        Call printMatByte(merode)

End Sub

下图演示了使用闭运算处理图像数据的结果：

 

图4-16 闭运算处理图像数据

以下代码演示了使用闭运算和开运算来处理图像。

【代码位置：frmChapter4】Button17_Click

    'MorphologyEx：开运算和闭运算处理图像

    Private Sub Button17_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button17.Click

        Dim m As Mat = CvInvoke.Imread("C:\lessons\lena.jpg", CvEnum.ImreadModes.Color)

        ImageBox1.Image = m

        Dim mElement As New Mat

        mElement = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Cross, New Drawing.Size(3, 3), New Point(-1, -1))

        '开运算

        Dim mout1 As New Mat

        CvInvoke.MorphologyEx(m, mout1, MorphOp.Open, mElement, New Point(-1, -1), 3, BorderType.Default, New MCvScalar(0, 0, 0))

        ImageBox2.Image = mout1

        '闭运算

        Dim mout2 As New Mat

        CvInvoke.MorphologyEx(m, mout2, MorphOp.Close, mElement, New Point(-1, -1), 3, BorderType.Default, New MCvScalar(0, 0, 0))

        ImageBox3.Image = mout2

End Sub

运行后如下图所示：

 

图4-17 开运算和闭运算处理图像

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编程日记 2024/8/23 2:37:39

docker详细操作--未完待续

docker介绍 docker官网: Docker&#xff1a;加速容器应用程序开发 harbor官网&#xff1a;Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台&#xff0c;用于将应用程序及其依赖项&#xff08;如库、运行时环…...

编程新知 2025/9/12 22:07:56

无法与IP建立连接，未能下载VSCode服务器

如题&#xff0c;在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈&#xff0c;发现是VSCode版本自动更新惹的祸&#xff01;&#xff01;&#xff01; 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了&#xff0c;我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...

编程新知 2025/9/9 16:59:16

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解

学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 &#xff08;1&#xff09;设置网关 打开VMware虚拟机&#xff0c;点击编辑…...

编程新知 2025/9/9 14:51:22

Cinnamon修改面板小工具图标

Cinnamon开始菜单-CSDN博客 设置模块都是做好的&#xff0c;比GNOME简单得多&#xff01; 在 applet.js 里增加 const Settings imports.ui.settings;this.settings new Settings.AppletSettings(this, HTYMenusonichy, instance_id); this.settings.bind(menu-icon, menu…...

编程新知 2025/8/14 2:06:45

ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注

今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作&#xff1a;ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等&#xff08;ArcGIS出图图例8大技巧&#xff09;&#xff0c;那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...

编程新知 2025/9/12 23:22:10

大学生职业发展与就业创业指导教学评价

这里是引用 作为软工2203/2204班的学生&#xff0c;我们非常感谢您在《大学生职业发展与就业创业指导》课程中的悉心教导。这门课程对我们即将面临实习和就业的工科学生来说至关重要&#xff0c;而您认真负责的教学态度&#xff0c;让课程的每一部分都充满了实用价值。 尤其让我…...

编程新知 2025/8/7 7:06:16

Java线上CPU飙高问题排查全指南

一、引言 在Java应用的线上运行环境中&#xff0c;CPU飙高是一个常见且棘手的性能问题。当系统出现CPU飙高时&#xff0c;通常会导致应用响应缓慢&#xff0c;甚至服务不可用&#xff0c;严重影响用户体验和业务运行。因此&#xff0c;掌握一套科学有效的CPU飙高问题排查方法&…...

编程新知 2025/9/1 12:32:50

Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入

在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法&#xff1a;使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式&#xff08;ExecutorType.BATCH&#xff09;。 方法一&#xff1a;使用 XML 的 <foreach> 标签&#xff…...

编程新知 2025/6/11 2:44:05

宇树科技，改名了！

提到国内具身智能和机器人领域的代表企业&#xff0c;那宇树科技&#xff08;Unitree&#xff09;必须名列其榜。 最近&#xff0c;宇树科技的一项新变动消息在业界引发了不少关注和讨论&#xff0c;即&#xff1a; 宇树向其合作伙伴发布了一封公司名称变更函称&#xff0c;因…...

编程新知 2025/9/10 3:34:26

计算机基础知识解析：从应用到架构的全面拆解

目录 前言 1、 计算机的应用领域&#xff1a;无处不在的数字助手 2、 计算机的进化史&#xff1a;从算盘到量子计算 3、计算机的分类&#xff1a;不止 “台式机和笔记本” 4、计算机的组件&#xff1a;硬件与软件的协同 4.1 硬件&#xff1a;五大核心部件 4.2 软件&#…...

编程新知 2025/9/13 4:25:34