1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
5. Вывод видео
6. Ползунок
7. Захват видео с камеры
8. Запись видео
9. События от мышки
10. Обработка изображения — сглаживание
11. Обработка изображения — изменение размеров
12. ROI — интересующая область изображения
13. Типы данных OpenCV
14. Матрица
15. Сохранение данных в XML
16. Генерация случайных чисел
17. Обработка изображения — морфологические преобразования

Основные морфологические преобразования:
Erode — размывание(операция сужения)
Dilate — растягивание(операция расширения)

OpenCV реализует их двумя функциями:

CVAPI(void)  cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst,
                      IplConvKernel* element CV_DEFAULT(NULL),
                      int iterations CV_DEFAULT(1) );

— размывает(операция сужения) изображение с использованием фильтра(ядра) один или несколько раз,
если element == NULL используется ядро 3х3
(изображение формируется из локальных минимумов — т.е. будут увеличиваться тёмные области)

CVAPI(void)  cvDilate( const CvArr* src, CvArr* dst,
                       IplConvKernel* element CV_DEFAULT(NULL),
                       int iterations CV_DEFAULT(1) );

— растягивает(операция расширения) изображение с использованием фильтра(ядра) один или несколько раз,
если element == NULL используется ядро 3х3
(изображение формируется из локальных максимумов — т.е. будут увеличиваться светлые области)

// #define CV_DEFAULT(val) = val

src — исходное изображение
dst — получаемое изображение
element — структурирующий элемент (ядро) по-умолчанию NULL — соответствует ядру 3×3 с якорем по-центру.

[ ][ ][ ]
[ ][+][ ]
[ ][ ][ ]

структура ядра:

typedef struct _IplConvKernel
{
    int  nCols;
    int  nRows;
    int  anchorX;
    int  anchorY;
    int *values;
    int  nShiftR;
}
IplConvKernel;

iterations — число итераций (сколько раз повторить морфологическое преобразование)

! обе функции позволяют, чтобы в качесте dst выступало исходное изображение src.

В cvErode() ядро накладывается на изображение и на месте якоря (центр ядра) остаётся минимальное значение, лежащее под ядром (в случае cvDilate() — наоборот — максимальное )

Эрозия (размывание/сужение) изображения обычно используется для избавления от случайных вкраплений на изображении. Идея состоит в том, что вкрапления при размывании устранятся, тогда как крупные и соответсвенно более визуально-значимые регионы остаются.

Растягивание (расширение) же, по идее, так же должно устранять шум и способствовать объединению областей изображения, которые были разделены шумом, тенями, etc.
Применение же небольшого растягивания должно сплавить эти области в одну.

Морфологические операции, чаще всего, применяются над двоичными изображениями, которые получаются после порогового преобразования (thresholding).

Создание ядра произвольной формы осуществляется функцией cvCreateStructuringElementEx():

CVAPI(IplConvKernel*)  cvCreateStructuringElementEx( int cols, int  rows, int  anchor_x, int  anchor_y, int shape, int* values CV_DEFAULT(NULL) );

— создание структурирующего элемента (ядра) для морфологических операций.
например, cvErode() или cvDilate()

cols — число колонок ядра
rows — число стор ядра
anchor_x — относительное горизонтальное смещение якоря ядра
anchor_y — относительное вертикальное смещение якоря ядра
shape — форма ядра:

#define  CV_SHAPE_RECT      0
#define  CV_SHAPE_CROSS     1
#define  CV_SHAPE_ELLIPSE   2
#define  CV_SHAPE_CUSTOM    100

— в последнем случае, форму определяет пользователь через values, которая содержит маску, определяющую какие соседние пиксели должны учитываться

values — указатель на массив, в котором ненулевые элементы определяют значимые пиксели. Если values==NULL все элементы считаются ненулевыми.
(этот параметр учитывается только в случае shape==CV_SHAPE_CUSTOM)

CVAPI(void)  cvReleaseStructuringElement( IplConvKernel** element );

— освобождение памяти, выделенной под структурирующий элемент(ядро)

Выбирая различную структуру ядра можно решать различные задачи обработки изображений:
— подавление шумов;
— выделение границ объекта;
— выделение скелета объекта;

//
// пример базовых морфологических преобразований
// cvErode() и cvDilate()
//

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

IplImage* image = 0;
IplImage* dst = 0;

IplImage* erode = 0;
IplImage* dilate = 0;

int radius = 1;
int radius_max=10;

//
// функция-обработчик ползунка - 
// радиус ядра
void myTrackbarRadius(int pos) {
	radius = pos;
}

int iterations = 1;
int iterations_max = 10;

//
// функция-обработчик ползунка - 
// число итераций
void myTrackbarIterations(int pos) {
	iterations = pos;
}

int main(int argc, char* argv[])
{
	// имя картинки задаётся первым параметром
	char* filename = argc == 2 ? argv[1] : "Image0.jpg";
	// получаем картинку
	image = cvLoadImage(filename,1);
	// клонируем картинку 
	dst = cvCloneImage(image);
	erode = cvCloneImage(image);
	dilate = cvCloneImage(image);

	printf("[i] image: %s\n", filename);
	assert( image != 0 );

	// окно для отображения картинки
	cvNamedWindow("original",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvNamedWindow("erode",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	cvNamedWindow("dilate",CV_WINDOW_AUTOSIZE);

	cvCreateTrackbar("Radius", "original", &radius, radius_max, myTrackbarRadius);
	cvCreateTrackbar("Iterations", "original", &iterations, iterations_max, myTrackbarIterations);


	while(1){

		// показываем картинку
		cvShowImage("original",image);

		// создаём ядро
		IplConvKernel* Kern = cvCreateStructuringElementEx(radius*2+1, radius*2+1, radius, radius, CV_SHAPE_ELLIPSE);

		// выполняем преобразования
		cvErode(image, erode, Kern, iterations);
		cvDilate(image, dilate, Kern, iterations);

		// показываем результат
		cvShowImage("erode",erode);
		cvShowImage("dilate",dilate);
		
		cvReleaseStructuringElement(&Kern);

		char c = cvWaitKey(33);
		if (c == 27) { // если нажата ESC - выходим
			break;
		}
	}

	// освобождаем ресурсы
	cvReleaseImage(&image);
	cvReleaseImage(&dst);
	cvReleaseImage(&erode);
	cvReleaseImage(&dilate);
	// удаляем окно
	cvDestroyWindow("original");
	cvDestroyWindow("erode");
	cvDestroyWindow("dilate");
	return 0;
}

Далее: 18. Обработка изображения — морфологические преобразования 2