opencv dilate/erode 연산 정리

opencv 3.1기준. 

dilate(팽창), erode(침식) 간단한 이론과 사용법 정리. 

공부를 하다가 쓸일이 생겨 간단히 정리한다. 

cv::Mat mask = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3), cv::Point(1, 1));
cv::erode(src, dst, mask, cv::Point(-1, -1), 3);
cv::dilate(src, dst, mask, cv::Point(-1, -1), 3);

이외에 morphologyEx함수가 opening, closing을 수행할 수 있다고 한다. 

http://docs.opencv.org/3.1.0/d4/d86/group__imgproc__filter.html#ga67493776e3ad1a3df63883829375201f

문서를 살펴보면... 대략 

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

라고 나와있는데... 거의 다르지 않아보인다. 결국 뭐 뒤에는 다 default가 있으니.. 

cv::morphologyEx(src, dst, cv::MORPH_OPEN, mask)
cv::morphologyEx(src, dst, cv::MORPH_CLOSE, mask)

이렇게 사용하면 될 것 같다... 

아래와 같은 코드로 실험해 보았다. (위의 연산들을 사용하기 위해서는 imgproc.hpp를 include해야 한다.

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <imgproc.hpp>
#include <iostream>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main()
{
    Mat image;
    image = imread("simple.jpg", IMREAD_COLOR); // Read the file
 
    if (!image.data) // Check for invalid input
    {
        cout << "Could not open or find the image" << std::endl;
        return -1;
    }
 
    namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE); // Create a window for display.
    imshow("Display window", image); // Show our image inside it.
 
    Mat mask = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3), cv::Point(1, 1));
    Mat eroded, dilated, opened, closed;
    erode(image, eroded, mask, cv::Point(-1, -1), 3);
    imshow("Eroded", eroded);
    dilate(image, dilated, mask, cv::Point(-1, -1), 3);
    imshow("Dilated", dilated);
    morphologyEx(image, opened, cv::MorphTypes::MORPH_OPEN, mask);
    imshow("open", opened);
    morphologyEx(image, closed, cv::MorphTypes::MORPH_CLOSE, mask);
    imshow("close", closed);
    waitKey(0); // Wait for a keystroke in the window
    return 0;
}

simple.jpg는 유명한 lena이미지의 이진화 영상이다. (혹시 연습할 분들을 위해 첨부하였다. - 구글에서 쉽게 구할 수도 있다.)

결과는 아래와 같다. 

눈으로 확인해보면 어떤 연산인지 조금 더 쉽게 이해할 수 있을 것 같다. 

simple.jpg

아마 오른쪽클릭하여 이미지 저장하면 저장 될 것이다.