在学习了图像膨胀和腐蚀这两个形态学操作之后，我们在这基础上又实现了其他一些形态学的操作，接下来介绍的操作有：开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽，黑帽

1、原理

①开运算 

操作：开运算是通过先对图像腐蚀再膨胀实现的。

          
作用：能够排除小团块物体(假设物体较背景明亮)，可以消除高于邻近点的孤立点，达到去噪作用，可以平滑物体轮廓、断开较窄的狭颈。
请看下面，左图是原图像，右图是采用开运算转换之后的结果图。 观察发现字母出现了断裂。

                     图1、原图                                                图2、开运算

②闭运算

操作：闭运算是通过先对图像膨胀再腐蚀实现的。

作用：能够排除小型黑洞(黑色区域)，可以消除低于邻近点的孤立点，达到去噪作用，可以平滑物体轮廓、弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除小孔洞，填补轮廓线中的断裂。

观察发现字母n和u中间被链接起来了

                       图3、闭运算

③形态梯度

操作：膨胀图与腐蚀图之差
           
作用：能够保留物体的边缘轮廓，如下所示:

                    图4、心态梯度

④顶帽

操作：原图像与开运算结果图之差
          

作用：分离比邻近点亮的斑块，突出明亮的区域，如下所示:

                       图5、顶帽

⑤黑帽

操作：闭运算结果图与原图像之差

作用：分离比邻近点暗的斑块，突出黑暗的区域，如下所示:

                        图6、黑帽

2、代码实现

#include "stdafx.h"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

using namespace cv;

/// 全局变量
Mat src, dst;

int morph_elem = 0;
int morph_size = 0;
int morph_operator = 0;
int const max_operator = 4;
int const max_elem = 2;
int const max_kernel_size = 21;

char* window_name = "Morphology Transformations Demo";

/** 回调函数申明 */
void Morphology_Operations( int, void* );

/** @函数 main */
int main( int argc, char** argv )
{
  /// 装载图像
  src = imread( "LinuxLogo.jpg" );

  if( !src.data )
  { return -1; }

 /// 创建显示窗口
 namedWindow( window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

 /// 创建选择具体操作的 trackbar
 createTrackbar("Operator:\n 0: Opening - 1: Closing \n 2: Gradient - 3: Top Hat \n 4: Black Hat", window_name, &morph_operator, max_operator, Morphology_Operations );

 /// 创建选择内核形状的 trackbar
 createTrackbar( "Element:\n 0: Rect - 1: Cross - 2: Ellipse", window_name,
                 &morph_elem, max_elem,
                 Morphology_Operations );

 /// 创建选择内核大小的 trackbar
 createTrackbar( "Kernel size:\n 2n +1", window_name,
                 &morph_size, max_kernel_size,
                 Morphology_Operations );

 /// 启动使用默认值
 Morphology_Operations( 0, 0 );

 waitKey(0);
 return 0;
 }

 /**
  * @函数 Morphology_Operations
  */
void Morphology_Operations( int, void* )
{
  // 由于 MORPH_X的取值范围是: 2,3,4,5 和 6
  int operation = morph_operator + 2;

  Mat element = getStructuringElement( morph_elem, Size( 2*morph_size + 1, 2*morph_size+1 ), Point( morph_size, morph_size ) );

  /// 运行指定形态学操作
  morphologyEx( src, dst, operation, element );
  imshow( window_name, dst );
  }

3、运行结果

              图7、原图

        图8、交错内核+开运算

       图9、椭圆内核+黑帽

4、用到的类和函数

morphologyEx：

功能：运行更高级的形态学变换

结构：

void morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray element, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() )

他们的取值分别为：2-6
iterations ：膨胀和腐蚀次数

以闭操作迭代两次为例，执行的过程是膨胀-膨胀-腐蚀-腐蚀，而不是膨胀-腐蚀-膨胀-腐蚀。

borderType ：边缘点插值类型

学习OpenCV范例（十二）——更多形态学变换,布布扣,bubuko.com

学习OpenCV范例（十二）——更多形态学变换

原文：http://blog.csdn.net/chenjiazhou12/article/details/21445395