Java基于opencv实现图像数字识别(五)—腐蚀、膨胀处理

腐蚀：去除图像表面像素，将图像逐步缩小，以达到消去点状图像的效果；作用就是将图像边缘的毛刺剔除掉

膨胀：将图像表面不断扩散以达到去除小孔的效果；作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉

使用相同次数的腐蚀和膨胀，可以使目标表面更平滑；但也有场景限制，就是如果去噪不干净的话，会出现意想不到的结果，尽量别使用

大概的效果，适合降噪比较干净的图

// 图像腐蚀/膨胀处理
public void erodeImg() {
	Mat outImage = new Mat();

	// size 越小，腐蚀的单位越小，图片越接近原图
	Mat structImage = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(5, 2));

	/**
	 * 图像腐蚀
	 * 腐蚀说明： 图像的一部分区域与指定的核进行卷积，
	 * 求核的最`小`值并赋值给指定区域。
	 * 腐蚀可以理解为图像中`高亮区域`的'领域缩小'。
	 * 意思是高亮部分会被不是高亮部分的像素侵蚀掉，使高亮部分越来越少。
	 */
	Imgproc.erode(mat, outImage, structImage, new Point(-1, -1), 2);
	mat = outImage;

	/**
	 * 膨胀
	 * 膨胀说明： 图像的一部分区域与指定的核进行卷积，
	 * 求核的最`大`值并赋值给指定区域。
	 * 膨胀可以理解为图像中`高亮区域`的'领域扩大'。
	 * 意思是高亮部分会侵蚀不是高亮的部分，使高亮部分越来越多。
	 */
	Imgproc.dilate(mat, outImage, structImage , new Point(-1, -1), 2);
	mat = outImage;

}

本文章参考了很多博客，感谢；主要是跟着一个博客来实现的https://blog.csdn.net/ysc6688/article/category/2913009 感谢