OpenCV2学习笔记（三）：形态学及边缘角点检测

形态学滤波理论于上世纪90年代提出，目前被广泛用于分析及处理离散图像。其基本运算有4个： 膨胀、腐蚀、开启和闭合， 它们在二值图像和灰度图像中各有特点。基于这些基本运算还可推导和组合成各种数学形态学实用算法，用它们可以进行图像形状和结构的分析及处理，包括图像分割、特征抽取、边缘检测、 图像滤波、图像增强和恢复等。数学形态学方法利用一个称作结构元素的“探针”收集图像的信息，当探针在图像中不断移动时， 便可考察图像各个部分之间的相互关系，从而了解图像的结构特征。数学形态学基于探测的思想，与人的FOA(Focus Of Attention)的视觉特点有类似之处。其中最重要的结构元素，可直接携带知识（形态、大小、甚至加入灰度和色度信息）来探测、研究图像的结构特点。鉴于研究所需，记录一些知识点，开发平台为OpenCV2.4.9+Qt5.3.2。形态学滤波理论于上世纪90年代提出，目前被广泛用于分析及处理离散图像。其基本运算有4个： 膨胀、腐蚀