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#includeopencv.hpp #includehighgui.h #includeimgproc.hpp using namespace cv; //把灰度图像转化为二值图像 Mat changeToBinaryImage(Mat grayImage) { Mat binaryImage(grayImage.rows, grayImage.cols, CV_8UC1, Scalar(0)); //转化为二值图像 for (int i = 0; i grayImage.rows; i++) { for (int j = 0; j grayImage.cols; j++) { if (grayImage.data[i*grayImage.step + j]100) { binaryImage.data[i*grayImage.step + j] = 255; } else { binaryImage.data[i*grayImage.step + j] = 0; } } } imshow(binaryImage, binaryImage); return binaryImage; } //创建结构元素 //一般结构元素 关于原点对称 //Mat createSE() //{ // int a[3][3]={ 0,1,0, // 1,1,1, // 0,1,0}; // Mat structureElement(3, 3, CV_8UC1, a); //} //二值图像腐蚀操作 Mat binaryErosion(Mat binaryImage, Mat se) { //二值图像移动 Mat window(se.rows, se.cols, CV_8UC1); //定义一个矩阵，存储腐蚀后的图像 Mat binaryErosionImage(binaryImage.rows, binaryImage.cols, CV_8UC1, Scalar(0)); for (int i = (se.rows-1)/2; i binaryImage.rows-(se.rows-1)/2; i++) { for (int j = (se.cols - 1) / 2; j binaryImage.cols - (se.cols - 1) / 2; j++) { //先设置第i行第j列像素值为255，即白色 binaryErosionImage.data[i*binaryImage.step + j] = 255; for (int row = 0; row se.rows; row++) { for (int col = 0; col se.cols; col++) { //把se对应的元素赋值到与se结构相同的矩阵中 window.data[row*window.step + col] = binaryImage.data[(i + row - (window.rows - 1) / 2)*binaryImage.step + (j + col - (window.cols - 1) / 2)]; } } //比较se与window中的像素值 int row, col; for (row = 0; row se.rows; row++) { for (col = 0; col se.cols; col++) { if (se.data[row*se.step + col] != window.data[row*se.step + col]) { break; } } if (col == se.cols) { continue; } else { break; } } if (row == se.rowscol == se.cols) { binaryErosionImage.data[i*binaryImage.step + j] = 0; } } } //imshow(binaryErosionImage, binaryErosionImage); return binaryErosionImage; } //二值图像膨胀操作 Mat binaryDilation(Mat binaryImage, Mat se) {
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