形态学滤波（3）：使用形态学滤波对图像进行边缘及角点检测.

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

using namespace std;
using namespace cv;

//首先定义MorphoFeatures类，我们将使用它来检测图像特征
class MorphoFeatures {
private:
    int threShold;  //用于生成二值图像的阈值
    Mat cross;      //角点检测中用到的结构元素
    Mat diamond;
    Mat square;
    Mat x; 
public:
    /*
        使用形态学检测角点，OpenCV没有直接实现它。这是一个很好的使用非方形结构元素的例子。
        事实上，它需要定义四种不同的结构元素，包括方形、菱形、十字形以及X形，这都是在构造
        函数中完成的（简单起见，所有元素的尺寸都固定为5*5）
    */
    MorphoFeatures() :threShold(-1), cross(5, 5, CV_8U, Scalar(0)),
        diamond(5, 5, CV_8U, Scalar(0)),
        square(5, 5, CV_8U, Scalar(0)),
        x(5, 5, CV_8U, Scalar(0)) {
        //创建十字形元素
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            cross.at<uchar>(2, i) = 1;
            cross.at<uchar>(i, 2) = 1;
        }

        //创建菱形元素
        diamond.at<uchar>(0, 0) = 0;
        diamond.at<uchar>(0, 1) = 0;
        diamond.at<uchar>(1, 0) = 0;
        diamond.at<uchar>(4, 4) = 0;
        diamond.at<uchar>(3, 4) = 0;
        diamond.at<uchar>(4, 3) = 0;
        diamond.at<uchar>(4, 0) = 0;
        diamond.at<uchar>(4, 1) = 0;
        diamond.at<uchar>(3, 0) = 0;
        diamond.at<uchar>(0, 4) = 0;
        diamond.at<uchar>(0, 3) = 0;
        diamond.at<uchar>(1, 4) = 0;

        //创建X形元素
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            x.at<uchar>(i, i) = 1;
            x.at<uchar>(4-i, i) = 1;
        }
    }

    //在检测角点特征的过程中，需要接连使用这些结构元素以得到最终的角点映射图
    Mat getCorners(const Mat &image) {
        Mat result;
        //十字形膨胀
        dilate(image, result, cross);
        //菱形腐蚀
        erode(result, result, diamond);

        Mat result2;

        //X形膨胀
        dilate(image, result2, x);
        //方形腐蚀
        erode(result2, result2, square);

        //通过对两张图像做差值得到角点图像
        absdiff(result2, result, result);
        //阈值化以得到二值图像
        applyThreshold(result);

        return result;
    }
    //为了更好的可视化检测的结果，使用下述方法在二值图像中的每个检测点上绘制一个园
    void drawOnImage(const Mat &binary, Mat &image) {
        Mat_<uchar>::const_iterator it = binary.begin<uchar>();
        Mat_<uchar>::const_iterator itend = binary.end<uchar>();

        //遍历每个像素
        for (int i = 0; it != itend; ++it, ++i) {
            if (!*it)
                circle(image, Point(i%image.step, i / image.step), 5, Scalar(255, 0, 0));
        }
    }
    void setThreshold(int t) {
        threShold = t;
    }
    Mat getEdges(const Mat & image) {
        //得到梯度图
        Mat result;
        morphologyEx(image, result, MORPH_GRADIENT, Mat());
    
        //阈值化得到二值图像
        applyThreshold(result);
        return result;
    }

    void applyThreshold(Mat &result) {
        if (threShold > 0)
            threshold(result, result, threShold, 255, THRESH_BINARY);
    }
};


int main()
{
    Mat    image = imread("C:\Users\Administrator\Pictures\Camera Roll\07.jpg");

    //创建形态学特征实例
    MorphoFeatures morpho;
    //morpho.setThreshold(40);

    //获取边缘
    Mat edges;
    edges = morpho.getEdges(image);

    //得到角点
    Mat corners;
    corners = morpho.getCorners(image);

    namedWindow("边缘");
    imshow("边缘", edges);

    namedWindow("角点");
    imshow("角点", corners);

    waitKey();
    return 0;
}