目的
学会使用形态学操作(MorphologyEx)中的击中击不中(MorphTypes.HitMiss)算法。
原理
OpenCV官网详细讲解击中击不中的算法，这里简单说明如下。
假设源图像为A，结构元素(核)B1和结构元素B2
击中击不中算法的运算如下：
1、使用结构元素B1对源图像A进行腐蚀操作；
2、使用结构元素B2对源图像A的互补图(取反)进行腐蚀操作(Erode)；
3、将步骤1与步骤2的结果进行和操作(AND)，即为输出结果。
可以将B1和B2组合为结构元素B，如下
如果上面的话理解起来有些晦涩的话，我个人的理解是：定义一个待匹配的核，其中核内元素值为1，表示该位置需要匹配前景（白色）；若为-1，表示该位置需要匹配背景（黑色）；若为0，表示任意(前景、背景皆可)。使用该核对源图像扫描后，若匹配上述规则，在锚点位置记为255(非0)，若不匹配，则锚点位置记为0，最后得到的结果就是输出图像。
注意，在外推边框没有指定值时，左上角和右下角也出现匹配情况。
将上图放大50倍后显示效果如下
另一个核
再换一个核
通上面三个示例，应该不难明白击中击不中算法是如何匹配的了。
本人将该算法应用到实际生产中的十字架定位，效果很好。
最后，在使用时HitMiss算法，建议还是指定边框外推像素的默认值，避免多余匹配点。
源码示例
public void Run(ParamBase paramBase)
{
//源图像
using Mat inputImage = new Mat(8, 8, MatType.CV_8UC1, new byte[] {0, 0, 0, 0, 0, 0, 255, 0,
0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255,
0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0,
0, 255, 255, 255, 0, 255, 0, 0,
0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0,
0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 0,
0, 255, 255, 0, 0, 255, 0, 255 });
//待匹配的核
//中间为黑(-1),上、下、左、右为白(1)，四个角任意(0)
Mat kernel = new Mat(3, 3, MatType.CV_32SC1, new int[] {0, 1, 0,
1,-1, 1,
0, 1, 0});
TestHitMiss(inputImage.Clone(), kernel);
//核2
kernel = new Mat(3, 3, MatType.CV_32SC1, new int[] {0,-1,-1,
1, 1,-1,
0, 1, 0});
TestHitMiss(inputImage.Clone(), kernel);
//核3
kernel = new Mat(3, 3, MatType.CV_32SC1, new int[] {-1,-1,0,
-1, 1,0,
-1,-1,0});
TestHitMiss(inputImage.Clone(), kernel);
}
/// <summary>
/// 测试HitMiss算法
/// </summary>
/// <param name="inputImage">源图像</param>
/// <param name="kernel">待匹配的核</param>
private void TestHitMiss(Mat inputImage,Mat kernel)
{
using Mat outputImage1 = new Mat();
//使用形态学的击中击不中算法，查找上面的核。如果匹配，在锚点位置记为255，否则记为0
Cv2.MorphologyEx(inputImage, outputImage1, MorphTypes.HitMiss, kernel);
using Mat outputImage2 = new Mat();
//注意，默认的borderValue为Scalar.All(double.MaxValue)，这里改为0
Cv2.MorphologyEx(inputImage, outputImage2, MorphTypes.HitMiss, kernel, borderType: BorderTypes.Constant, borderValue: Scalar.All(0));
//放大倍数
const int rate = 50;
kernel = (kernel + 1) * 127;//将-1显示为黑，0显示为灰，1显示为白
kernel.ConvertTo(kernel, MatType.CV_8U);
ResizeAndShow(kernel, rate, "kernel");
ResizeAndShow(inputImage, rate, "Original");
ResizeAndShow(outputImage1, rate, "Hit or Miss without Set BorderValue");
//建议在做HitMiss时，给外框指定值
ResizeAndShow(outputImage2, rate, "Hit or Miss Set BorderValue=0");
Utils.WaitDestoryAll();
}
/// <summary>
/// 放大显示
/// </summary>
/// <param name="mat"></param>
/// <param name="rate"></param>
/// <param name="winName"></param>
private void ResizeAndShow(Mat mat, int rate, string winName)
{
Cv2.Resize(mat, mat, new Size(), rate, rate, InterpolationFlags.Nearest);
Cv2.ImShow(winName, mat);
}参考