上一篇文章，我們講解了圖像處理中的阈值函數，這一篇文章我們來做膨脹和腐蝕函數。
膨脹與腐蝕說概念可能很難解釋，我們來看圖，首先是原圖：
膨脹以後會變成這樣：
腐蝕以後則會變成這樣：
看起來可能有些莫名其妙，明明是膨脹，為什麼字反而變細了，而明明是腐蝕，為什麼字反而變粗了。
實際上，所謂膨脹應該指：
較亮色塊膨脹。
而所謂腐蝕應該指：
較亮色塊腐蝕。
上面圖裡面，由於背景白色是較亮色塊，所以膨脹時就把黑色較暗色塊的字壓扁了……相反腐蝕時，字就吸水膨脹了……
用數學公式表示就是：
說白了就是在指定大小的內核裡找最暗或者最亮的像素點，並用該點替換掉內核錨點上的像素。
實現
首先我們來實現膨脹dilate函數。
復制代碼 代碼如下:
var dilate = function(__src, __size, __borderType, __dst){
__src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){
var width = __src.col,
height = __src.row,
size = __size || 3,
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_RGBA),
dstData = dst.data;
var start = size >> 1;
var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, start, start, 0, 0, __borderType),
mData = withBorderMat.data,
mWidth = withBorderMat.col;
var newOffset, total, nowX, offsetY, offsetI, nowOffset, i, j;
if(size & 1 === 0){
error(arguments.callee, UNSPPORT_SIZE/* {line} */);
return __src;
}
for(i = height; i--;){
offsetI = i * width;
for(j = width; j--;){
newOffset = 0;
total = 0;
for(y = size; y--;){
offsetY = (y + i) * mWidth * 4;
for(x = size; x--;){
nowX = (x + j) * 4;
nowOffset = offsetY + nowX;
(mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2] > total) && (total = mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2]) && (newOffset = nowOffset);
}
}
dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3];
}
}
}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
}
return dst;
};
這行代碼裡面，我們先用RGB的數值和與上一個最大值total對比，然後如果新的值比較大，就把新的值賦給total，並把新的偏移量newOffset賦值當前偏移量nowOffset。
然後整個內核大小的面積循環完了就可以找到一個最大的total以及對應的偏移量newOffset。就可以賦值了：
dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3];
那麼腐蝕erode函數則相反，找一個最小的值就行了。
復制代碼 代碼如下:
var erode = function(__src, __size, __borderType, __dst){
__src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){
var width = __src.col,
height = __src.row,
size = __size || 3,
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_RGBA),
dstData = dst.data;
var start = size >> 1;
var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, start, start, 0, 0, __borderType),
mData = withBorderMat.data,
mWidth = withBorderMat.col;
var newOffset, total, nowX, offsetY, offsetI, nowOffset, i, j;
if(size & 1 === 0){
error(arguments.callee, UNSPPORT_SIZE/* {line} */);
return __src;
}
for(i = height; i--;){
offsetI = i * width;
for(j = width; j--;){
newOffset = 0;
total = 765;
for(y = size; y--;){
offsetY = (y + i) * mWidth * 4;
for(x = size; x--;){
nowX = (x + j) * 4;
nowOffset = offsetY + nowX;
(mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2] < total) && (total = mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2]) && (newOffset = nowOffset);
}
}
dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2];
dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3];
}
}
}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
}
return dst;
};
效果
