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EmguCV学习笔记 VB.Net 4.4 图像形态学

news 2025/7/13 20:24:10

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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

地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点

目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波&#xff1a;可以用来解决所提出的地质任务的波&#xff1b;干扰波&#xff1a;所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中&#xff0c;有效波和干扰波是相对的。例如&#xff0c;在反射波…...

编程新知 2025/7/1 10:09:55

使用分级同态加密防御梯度泄漏

抽象 联邦学习 &#xff08;FL&#xff09; 支持跨分布式客户端进行协作模型训练&#xff0c;而无需共享原始数据&#xff0c;这使其成为在互联和自动驾驶汽车 &#xff08;CAV&#xff09; 等领域保护隐私的机器学习的一种很有前途的方法。然而&#xff0c;最近的研究表明&…...

编程新知 2025/7/11 23:30:25

2025盘古石杯决赛【手机取证】

前言 第三届盘古石杯国际电子数据取证大赛决赛 最后一题没有解出来&#xff0c;实在找不到&#xff0c;希望有大佬教一下我。 还有就会议时间&#xff0c;我感觉不是图片时间&#xff0c;因为在电脑看到是其他时间用老会议系统开的会。 手机取证 1、分析鸿蒙手机检材&#x…...

编程新知 2025/7/12 14:37:15

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA&#xff1a;通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习&#xff08;Imitation Learning&#xff09;缺点&#xff1a;聚焦与桌面操作&#xff0c;缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;在ALOHA…...

编程新知 2025/7/12 23:55:00

初探Service服务发现机制

1.Service简介 Service是将运行在一组Pod上的应用程序发布为网络服务的抽象方法。 主要功能&#xff1a;服务发现和负载均衡。 Service类型的包括ClusterIP类型、NodePort类型、LoadBalancer类型、ExternalName类型 2.Endpoints简介 Endpoints是一种Kubernetes资源&#xf…...

编程新知 2025/7/8 10:41:04

【无标题】路径问题的革命性重构：基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论

路径问题的革命性重构&#xff1a;基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中&#xff08;图1&#xff09;&#xff1a; mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...

编程新知 2025/6/21 7:26:54

uniapp手机号一键登录保姆级教程（包含前端和后端）

目录 前置条件创建uniapp项目并关联uniClound云空间开启一键登录模块并开通一键登录服务编写云函数并上传部署获取手机号流程(第一种) 前端直接调用云函数获取手机号&#xff08;第三种&#xff09;后台调用云函数获取手机号 错误码常见问题 前置条件 手机安装有sim卡手机开启…...

编程新知 2025/7/12 1:32:30

Go语言多线程问题

打印零与奇偶数&#xff08;leetcode 1116&#xff09; 方法1&#xff1a;使用互斥锁和条件变量 package mainimport ("fmt""sync" )type ZeroEvenOdd struct {n intzeroMutex sync.MutexevenMutex sync.MutexoddMutex sync.Mutexcurrent int…...

编程新知 2025/7/6 18:03:30

打手机检测算法AI智能分析网关V4守护公共/工业/医疗等多场景安全应用

一、方案背景​ 在现代生产与生活场景中&#xff0c;如工厂高危作业区、医院手术室、公共场景等&#xff0c;人员违规打手机的行为潜藏着巨大风险。传统依靠人工巡查的监管方式&#xff0c;存在效率低、覆盖面不足、判断主观性强等问题&#xff0c;难以满足对人员打手机行为精…...

编程新知 2025/7/12 13:04:56

Qemu arm操作系统开发环境

使用qemu虚拟arm硬件比较合适。 步骤如下&#xff1a; 安装qemu apt install qemu-system安装aarch64-none-elf-gcc 需要手动下载&#xff0c;下载地址&#xff1a;https://developer.arm.com/-/media/Files/downloads/gnu/13.2.rel1/binrel/arm-gnu-toolchain-13.2.rel1-x…...

编程新知 2025/7/13 10:14:36