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C# 基于OpenCv的视觉工作流-章6-腐蚀

本章目标：
一、卷积计算原理；
二、获取卷积核；
三、腐蚀；

一、卷积计算原理；
卷积计算原理，如下图所示：
1、先定义卷积核（3x3、5x5、7x7等，一般用奇数，卷积核中的值可自定义）；
2、卷积核覆盖在图像起始位置，然后计算卷积核中各值与被覆盖图像中各像素值，一对一相乘，最终求和，如图起始位置计算的卷积结果为44；
3、卷积核向右滑动一格（一像素），再计算，得结果70；
4、同理，卷积核，从上到下，从左到右，依次滑动计算，最终得到整个图像的卷积计算结果。

二、获取卷积核；
OpenCv提供了卷积核的获取方法，可如下使用：
Mat matKernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new OpenCvSharp.Size(width, height));
其中：参数1，为卷积核类型（矩形、交叉形、椭圆形）；
参数2，为卷积核大小（3x3、5x5、7x7等，一般用奇数）；

三、腐蚀
腐蚀原理如下图：
1、用值全为1的卷积核，滑动扫描图像；
2、计算，如果卷积核内所有像素点都为白色，那锚点位置（卷积核当前中心点）的像素值为白色，否则为黑色。
注：卷积核边界与卷积核中心点的距离，当卷积核覆盖在图像中的黑白交界时，不全是白色则为黑色，即部分白色区域变小，形成了腐蚀。

OpenCv腐蚀可如下使用：
Mat matDst = new Mat();
Cv2.Erode(image, matDst, matKernel, null, iteration);
其中：参数1，image为输入图像；
参数2，为输出图像；
参数3，为卷积核；
参数4，为内核的锚点，其默认值为(-1,-1)，表示锚点位于内核的中心；
参数5，为腐蚀次数；

效果如图：
腐蚀前后对比可知，腐蚀后，白色区域相对变小。

参考链接
https://www.bilibili.com/video/BV1RFtpeJE6h/?vd_source=3f9438f03abb9d3e91fda0640164d626&p=28&spm_id_from=333.788.videopod.episodes

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对应系列文章“C# 基于Halcon的视觉工作流”，欢迎前往阅读。

上述内容需要一定的技术功底，本章至此已结束，欢迎阅读下章，谢谢！