形态学：击中、不击中

原理

• 作用：在二值图像中找到匹配

• 公式： $A⊛B=(A⊖B1)∩(A^c⊖B2)$

1. 用 kernel $B1$ 腐蚀A
2. 用 kernel $B2$ 腐蚀A的补集
3. 求1和2所得结果的交集

• 解释：比如kernel B1 B2如下左中，目的找到匹配B1，但是不匹配B2的区域，B1和B2也可以直接由B（右）表示。目的找到中间是0，上下左右是1的区域，至于四个角（I don’t care）。
  

举例：
输入图像：

输出图像：找到一个匹配，中心已经标出

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代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;



int main(void)
{
	Mat input_image=(Mat_<uchar>(8,8)<<
			        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 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, 255, 0, 0, 0, 0);



Mat kernel = (Mat_<int>(3,3)<< 0,-1,-1,
                                1,1,-1,
                                0,1, 0);


Mat output_image;
cv::morphologyEx(input_image,output_image,cv::MORPH_HITMISS,kernel);

const int rate=50; //为了显示，进行缩放的比例，放大５０倍
kernel =(kernel+1)*127;//将kernel转成０－255, -1:0   ０：127   1:255
kernel.convertTo(kernel,CV_8U);

resize(kernel,kernel,Size(),rate,rate,cv::INTER_NEAREST);//下面三步都一样，将图像扩大５０倍，方便观察
imshow("kernel",kernel);
cv::moveWindow("kernel",0,0);


resize(input_image,input_image,Size(),rate,rate,INTER_NEAREST);
imshow("Original",input_image);
moveWindow("Original",0,200);


resize(output_image,output_image,Size(),rate,rate,INTER_NEAREST);
imshow("Hit Or Miss",output_image);
moveWindow("Hit Or Miss",500,200);


waitKey(0);
	
	return 0;
};

结果：找到２个匹配

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官方API

1. void cv::morphologyEx (
   InputArray src,     //输入图像
   OutputArray dst,    //输出图像
   int op,        //选择MORPH_HITMISS
   InputArray kernel,     //核
   Point anchor = Point(-1,-1),    //（默认）
   int iterations = 1,        //（默认）
   int borderType = BORDER_CONSTANT,    //（默认）
   const Scalar & borderValue = morphologyDefaultBorderValue()     //（默认）
   )

将图像进行缩放

2. void cv::resize (
   InputArray src,         //输入图像
   OutputArray dst,        //输出图像，它输出大小是dsize(如果dsize不为0)；或者由src.size()和fx、fy算出来
   Size dsize,        //输出图像的大小，如果是0，由下面参数计算
   double fx = 0,        //缩放比例，输出水平：fx*src.cols
   double fy = 0,         //缩放比例，输出垂直：fy*src.rows
   int interpolation = INTER_LINEAR     //插值方法（本实验使用的是最近邻域插值，其他方法）
   )