基于OpenCV根据原理腐蚀膨胀源码

image.h

#ifndef _IMAGE_H_
#define _IMAGE_H_
#include <opencv.hpp>
using namespace cv;

//图像灰度处理
Mat RGB2GRAY(const Mat src);
//阈值
float Threshold(const Mat src);//输入参数为灰度图像
//图像二值化
Mat GRAYtoBinaryzation(const Mat src,float threshold);//src为灰度图像；threshold为阈值
//图像膨胀
Mat GrayDilate(const Mat src,uchar kernel[3][3]);
//图像腐蚀
Mat GrayErode(const Mat src,uchar kernel[3][3]);
#endif /*_IMAGE_H_*/




image.cpp

#include "image.h"

//灰度处理
Mat RGB2GRAY(const Mat src){
int PointR,PointG,PointB;//RGB图像的每个通道的数值
int PointGray;//灰度图像每个像素的值

Mat dst;
dst = Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC1);//创建一个和原图同样大小的单通道图像空间

for(int i=1;i<src.rows;i++){
for(int j=1;j<src.cols;j++){
PointB = src.at<Vec3b>(i,j)[0]; //获取原图像蓝色通道的灰度值
            PointG = src.at<Vec3b>(i,j)[1]; //获取原图像绿色通道的灰度值
            PointR = src.at<Vec3b>(i,j)[2]; //获取原图像红色通道的灰度值
//计算该像素点的灰度值
PointGray = PointR*0.299 + PointG*0.587 + PointB*0.114;
dst.at<uchar>(i,j) = PointGray; //为灰度空间内赋转换后的灰度值
}
}
return dst;
}
//阈值
float Threshold(const Mat src){
float threshold = 0;

for(int i=1;i<src.rows;i++){
for(int j=1;j<src.cols;j++){
threshold += src.at<uchar>(i,j); //计算所有像素的灰度之和
}
}
return (threshold/(src.rows*src.cols)); //返回灰度的平均值乘以
}
//二值化
Mat GRAYtoBinaryzation(const Mat src,float threshold){
Mat dst; //二值空间
dst = Mat::zeros(src.rows,src.cols,CV_8UC1);//创建一个和原图同样大小的单通道空间