Android OpenCV（二十九）：图像腐蚀

图像腐蚀、膨胀属于形态学的操作，就是基于形状的一系列图像处理操作。数字形态学的基本思想是：用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。图像腐蚀、膨胀是基于高亮部分(白色) 操作的，膨胀是对高亮部分进行膨胀，类似“领域扩张”，腐蚀是高亮部分被腐蚀，类似“领域蚕食”。膨胀腐蚀的应用主要体现在消除噪声、分割独立元素或者连接相邻元素、寻找图像中明显极大值、极小值区域以及求图像的梯度。

图像腐蚀

图像腐蚀的作用是将目标图像收缩，运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。腐蚀处理可以表示成用结构元素对图像进行探测，找出图像中可以放下该结构元素的区域。腐蚀是一种消除边界点，使边界点内缩的过程。可以用来消除小且无意义的目标物。

腐蚀的算法

用结构元素，扫描图像的每一个元素；

用结构元素与其覆盖的二值图像做与操作；

如果都为1，结果图像的该元素为1。否则为0。

结果：使二值图像减小一圈

$[\texttt{dst} (x,y) = \min _{(x',y'): \, \texttt{element} (x',y') \ne0 } \texttt{src} (x+x',y+y')]$

腐蚀的定义

对集合A和B，使用B对A进行腐蚀，用
$A\ominus B$
表示，并使用
$(B)_z$
表示B平移z后得到的结果，若平移后的结果包含于A，则我们记录下z点，所有满足上述条件的z点组成的集合就是A被B腐蚀后的结果。表示为：
$A\ominus B = | z | (B)_z \subseteq A|$

腐蚀示意图

API

public static void erode(Mat src, Mat dst, Mat kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, Scalar borderValue)

参数一：src，输入的待腐蚀图像，图像的通道数可以是任意的，但是图像的数据类型必须是CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F
参数二：dst，腐蚀后的输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸和数据类型
参数三：kernel，用于腐蚀操作的结构元素，可以自己定义，也可以用getStructuringElement()函数生成
参数四：anchor，中心点在结构元素中的位置，默认参数为结构元素的几何中心点
参数五：iterations，腐蚀的次数，默认值为1
参数六：borderType，像素外推法选择标志
参数七：borderValue，使用边界不变外推法时的边界值

public static Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor)

参数一：shape，结构元素的种类

// C++: enum MorphShapes_c
public static final int
        CV_SHAPE_RECT = 0,  
        CV_SHAPE_CROSS = 1, 
        CV_SHAPE_ELLIPSE = 2, 
        CV_SHAPE_CUSTOM = 100;

参数二：ksize，结构元素的尺寸大小
参数三：anchor，中心点的位置，默认参数为结构元素的几何中心点

关于结构体形状

CV_SHAPE_RECT：矩形结构元素

[E_{ij}=1]

CV_SHAPE_CROSS：十字形结构元素

[E_{ij} = \begin{cases} 1 & \texttt{if } {i=\texttt{anchor.y } {or } {j=\texttt{anchor.x}}} \\0 & \texttt{otherwise} \end{cases}]

CV_SHAPE_ELLIPSE：椭圆结构体元素。矩形内椭圆。

操作

/**
 * 图像腐蚀
 *
 * @author yidong
 * @date 2020/6/24
 */
class ErosionActivity : AppCompatActivity() {

    private lateinit var mBinding: ActivityErosionBinding
    private lateinit var mBinary: Mat
    private var mFlag = Imgproc.CV_SHAPE_RECT
        set(value) {
            field = value
            doErode(value, mSize.toDouble())
        }
    private var mSize = 3
        set(value) {
            field = value
            doErode(mFlag, value.toDouble())
        }

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        mBinding = DataBindingUtil.setContentView(this, R.layout.activity_erosion)
        mBinding.seekbar.setOnSeekBarChangeListener(object : SeekBar.OnSeekBarChangeListener {
            override fun onProgressChanged(seekBar: SeekBar?, progress: Int, fromUser: Boolean) {
                mSize = progress
                Toast.makeText(this@ErosionActivity, "value = $progress", Toast.LENGTH_SHORT).show()
            }

            override fun onStartTrackingTouch(seekBar: SeekBar?) {

            }

            override fun onStopTrackingTouch(seekBar: SeekBar?) {

            }
        })

        val bgr = Utils.loadResource(this, R.drawable.opencv)
        mBinary = Mat()
        val gray = Mat()
        Imgproc.cvtColor(bgr, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)
        Imgproc.threshold(gray, mBinary, 125.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY_INV)
        mBinding.ivLena.showMat(mBinary)
        bgr.release()
    }

    override fun onCreateOptionsMenu(menu: Menu?): Boolean {
        menuInflater.inflate(R.menu.menu_erosion, menu)
        return true
    }

    override fun onOptionsItemSelected(item: MenuItem): Boolean {
        mFlag = when (item.itemId) {
            R.id.erosion_cross -> {
                Imgproc.CV_SHAPE_CROSS
            }
            R.id.erosion_ellipse -> {
                Imgproc.CV_SHAPE_ELLIPSE
            }
            else -> Imgproc.CV_SHAPE_RECT
        }
        return true
    }

    private fun doErode(flag: Int, width: Double) {
        title = "Flag = $flag，Size = ${width}X${width}"
        val kernel = Imgproc.getStructuringElement(flag, Size(width, width))
        val result = Mat()
        Imgproc.erode(mBinary, result, kernel)
        GlobalScope.launch(Dispatchers.Main) {
            mBinding.ivResult.showMat(result)
            result.release()
        }
    }
}

效果

腐蚀效果

源码

github.com/onlyloveyd/…

另外，大家也可以搜一搜我的公众号【OpenCV or Android】，关注我的系列文章与我交流。