c#数字图像处理（十三）图像开运算与闭运算
图像开运算与闭运算定义
二值图像开运算的数学表达式为:
g(x, y)=open[f(x, y ), B]=dilate{erode[f(x, y),B],B}
二值图像的开运算事实上就是先作腐蚀运算,再作膨胀运算。
二值图像闭运算的数学表达式为:
g(x, y)=close[f(x, y ), B]=erode{dilate[f(x, y),B],B}
二值图像的闭运算事实上就是先作膨胀运算,再作腐蚀运算
private void opening_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (curBitmap != null)
{
struction struForm = new struction();
struForm.Text = "开运算结构元素";
if (struForm.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
Rectangle rect = new Rectangle(, , curBitmap.Width, curBitmap.Height);
System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData = curBitmap.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, curBitmap.PixelFormat);
IntPtr ptr = bmpData.Scan0;
int bytes = curBitmap.Width * curBitmap.Height;
byte[] grayValues = new byte[bytes];
Marshal.Copy(ptr, grayValues, , bytes); byte flagStru = struForm.GetStruction; byte[] temp1Array = new byte[bytes];
byte[] tempArray = new byte[bytes];
for (int i = ; i < bytes; i++)
{
tempArray[i] = temp1Array[i] = ;
} switch (flagStru)
{
case 0x11:
//腐蚀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
//膨胀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x21:
//腐蚀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
//膨胀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x12:
//腐蚀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == )
{
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
//膨胀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width; j++)
{
if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x22:
//腐蚀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == )
{
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
//膨胀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width; j++)
{
if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x14:
//腐蚀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
//膨胀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x24:
//腐蚀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
//膨胀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x18:
//腐蚀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == )
{
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
//膨胀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
case 0x28:
//腐蚀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[i * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == &&
grayValues[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == )
{
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
//膨胀运算
for (int i = ; i < curBitmap.Height - ; i++)
{
for (int j = ; j < curBitmap.Width - ; j++)
{
if (temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[(i - ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[i * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j - ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == ||
temp1Array[(i + ) * curBitmap.Width + j + ] == )
{
tempArray[i * curBitmap.Width + j] = ;
} }
}
break;
default:
MessageBox.Show("错误的结构元素！");
break;
} grayValues = (byte[])tempArray.Clone(); System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(grayValues, , ptr, bytes);
curBitmap.UnlockBits(bmpData);
} Invalidate();
}
}
#region 关于图像尺寸的说明
//本代码只能处理8位深度的512*512图像。可自行修改，如修改3位水平方向结构元素代码：
//01修改成如下代码即可处理任意尺寸的8位深度的图像
//int bytes = bmpData.Stride * curBitmap.Height;
//for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++)
//{
// for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++)
// {
// if (grayValues[i * bmpData.Stride + j] == 0 &&
// grayValues[i * bmpData.Stride + j + 3] == 0 &&
// grayValues[i * bmpData.Stride + j - 1] == 0)
// {
// tempArray[i * bmpData.Stride + j] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 1] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 2] = 0;
// }
// }
//}
//for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++)
//{
// for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++)
// {
// if (grayValues[i * bmpData.Stride + j] == 0 ||
// grayValues[i * bmpData.Stride + j + 3] == 0 ||
// grayValues[i * bmpData.Stride + j - 1] == 0)
// {
// tempArray[i * bmpData.Stride + j] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 1] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 2] = 0;
// }
// }
//}
//02修改成如下代码即可处理任意尺寸的24位深度的图像
//int bytes = bmpData.Stride * curBitmap.Height;
//for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++)
//{
// for (int j = 4; j < curBitmap.Width * 3 - 3; j += 3)
// {
// if (grayValues[i * bmpData.Stride + j] == 0 &&
// grayValues[i * bmpData.Stride + j + 3] == 0 &&
// grayValues[i * bmpData.Stride + j - 1] == 0)
// {
// tempArray[i * bmpData.Stride + j] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 1] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 2] = 0;
// }
// }
//}
//for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++)
//{
// for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++)
// {
// if (grayValues[i * bmpData.Stride + j] == 0 ||
// grayValues[i * bmpData.Stride + j + 3] == 0 ||
// grayValues[i * bmpData.Stride + j - 1] == 0)
// {
// tempArray[i * bmpData.Stride + j] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 1] = 0;
// tempArray[i * bmpData.Stride + j + 2] = 0;
// }
// }
//}
#endregion
c#数字图像处理（十三）图像开运算与闭运算的更多相关文章
- 学习 opencv---(10）形态学图像处理（2）：开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽，黒帽合辑
上篇文章中,我们重点了解了腐蚀和膨胀这两种最基本的形态学操作,而运用这两个基本操作,我们可以实现更高级的形态学变换. 所以,本文的主角是OpenCV中的morphologyEx函数,它利用基本的膨胀和 ...
- 【OpenCV新手教程之十一】 形态学图像处理（二）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽合辑
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23184547 作者:毛星云(浅墨) ...
- Python 图像处理 OpenCV （9）：图像处理形态学开运算、闭运算以及梯度运算
前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python ...
- Win8 Metro(C#) 数字图像处理--1 图像打开，保存
原文:Win8 Metro(C#) 数字图像处理--1 图像打开,保存 作为本专栏的第一篇,必不可少的需要介绍一下图像的打开与保存,一便大家后面DEMO的制作. Win8Metro编程中,图像相关 ...
- opencv 4 图像处理（2 形态学滤波：腐蚀与膨胀，开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽）
腐蚀与膨胀 膨胀(求局部最大值)(dilate函数) #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highg ...
- opencv-图像形态学之开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽合辑
转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/24599073 1.1 开运算(Opening Operation) 开运算(Opening ...
- Win8 Metro(C#)数字图像处理--4图像颜色空间描述
原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--4图像颜色空间描述 图像颜色空间是图像颜色集合的数学表示,本小节将针对几种常见颜色空间做个简单介绍. /// <summary> / ...
- 机器学习进阶-图像形态学操作-开运算与闭运算 1.cv2.morphologyEx(进行各类形态学变化) 2.op=cv2.MORPH_OPEN(先腐蚀后膨胀) 3.op=cv2.MORPH_CLOSE(先膨胀后腐蚀)
1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化 参数说明:src传入的图片,op进行变化的方式, kernel表示方框的大小 2.op = cv2.MO ...
- OpenCV:图像的开运算与闭运算
导包: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def show(image): plt.imshow(image) ...
随机推荐
- easypermissions拒绝权限后闪退。 java.lang.NoSuchMethodError: No virtual method isStateSaved()Z in class Landroid/support/v4/app/FragmentManager
Process: com.tazan.cd.streetlight, PID: 18825 java.lang.NoSuchMethodError: No virtual method isState ...
- 对“TD信息树”的使用体验
在本次同2017级学长进行的软件交流会上,我们有幸使用学长们开发的软件与成果,进过27个不尽相同的软件的使用,让我初步意识到了学习软件工程这门学科的实用价值.最终我选择了"TD信息树&quo ...
- IntelliJ IDEA+springboot+jdbctemplet+easyui+maven+oracle搭建简易开发框架（一）
前言: 这两天为了巩固easyui的各个控件用法,搭建了一个简易的框架用于开发,大家可以用来参考,如果发现文章中有哪些不正确不合理的地方,也请各位不吝赐教,感激不尽.文章最下面有源码,可以用于参考.整 ...
- Android CTS中neverallow规则生成过程
CTS里面SELinux相关测试中neverallow测试项占绝大多数,Android系统开发者都应该知道,在修改sepolicy时,需要确保不能违反这些neverallow规则,不然会过不了CTS. ...
- Java核心技术·卷 II（原书第10版）分享下载
Java核心技术·卷 II 内容介绍 Java领域最有影响力和价值的著作之一,由拥有20多年教学与研究经验的资深Java技术专家撰写(获Jolt大奖),与<Java编程思想>齐名,10余年 ...
- HolidayFileDisPersonViewList.js中的一些基础
1,CSS display 属性 使段落生出行内框: p.inline { display:inline; } none 此元素不会被显示 详细介绍: http://www.w3school.com ...
- 机器学习算法概述第五章——CART算法
特点: 是一个二叉树,元素可以重复利用,可以做回归也可以做分类,分类用最小二乘法,即误差平方和最小 切割方法: 对于可量化的x来说: 切割点通常为两个x的平均值 左右两部分分别取均值,再评判以哪个分割 ...
- 在加权无向图上求出一条从1号结点到N号结点的路径，使路径上第K+1大的边权尽量小
二分+最短路算法 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<algorit ...
- C# 初识接口 Interface
什么是接口? 接口(interface)用来定义一种程序的协定.实现接口的类或者结构要与接口的定义严格一致.有了这个协定,就可以抛开编程语言的限制(理论上).C#接口可以从多个基接口继承,而类或结构可 ...
- 一文详解滑动平均法、滑动平均模型法（Moving average，MA）
任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和 ...