【OpenCV3经典编程100例】（15）边缘检测：基于形态学梯度运算的边缘检测，morphologyEx()函数

基于形态学梯度运算的边缘检测~

形态学梯度

定义：膨胀后的图像与腐蚀后的图像的差值

效果：突出图像中灰度尖锐过渡的区域，当使用对称结构元素时，该算法对边缘方向性的依赖比空间增强技术中的梯度算子更小。

一、c++示例代码

//包含头文件
#include <opencv2/opencv.hpp>
//命名空间
using namespace cv;
using namespace std;
//全局函数声明部分

//主函数
int main()
{
	//【1】载入图像,灰度化
	Mat image = imread("F:\\opencvtest\\testImage\\beauty.png", 0);//灰度原图
	//【2】检查是否载入成功
	if (image.empty())
	{
		printf("读取图片错误，请确认目录下是否有imread函数指定图片存在！ \n ");
		return 0;
	}
	//【3】获取结构元素
	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
	//【4】形态学梯度
	Mat gradientImage;//梯度图
	morphologyEx(image, gradientImage, MORPH_GRADIENT, element);
	//【5】阈值化处理，增强可视化效果
	Mat result;
	threshold(gradientImage, result, 30, 255, THRESH_BINARY_INV);
	//【6】显示图像
	imshow("15-灰度图像", image);
	imshow("15-形态学梯度", gradientImage);
	imshow("15-边缘检测图", result);
	//【7】保持窗口显示
	waitKey(0);
	return 0;
}

二、运行截图

1.灰度原图

2.形态学梯度图

3.阈值化处理后的边缘检测图