侵蚀与扩张是非常相似的过程。 但是这里计算的像素值在扩张中是最小的而不是最大的。 图像在定位点下被替换为最小像素值。

通过这个程序，黑暗地区的面积增加，明亮的地区减少。 例如，黑暗阴影或黑色阴影的物体的尺寸增加，而白色阴影或明亮阴影下的尺寸减小。

示例

可以使用imgproc类的erode()方法在图像上执行此操作。 以下是这种方法的语法 -

erode(src, dst, kernel)

该方法接受以下参数 -

• src - 表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。
• dst - 表示此操作的目标(输出图像)的Mat对象。
• kernel - 表示卷积核的Mat对象。

示例

可以使用getStructureElement()方法来准备内核矩阵。该方法接受一个表示morph_rect类型的整数和一个Size类型的对象。

Imgproc.getStructuringElement(int shape, Size ksize);

以下程序演示如何对给定图像执行侵蚀操作。

package com.zyiz.filtering;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ErodeTest {
   public static void main( String[] args ) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file =\\\"F:/worksp/opencv/images/sample2.jpg\\\";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat dst = new Mat();

      // Preparing the kernel matrix object
      Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, 
         new  Size((2*2) + 1, (2*2)+1));

      // Applying erode on the Image
      Imgproc.erode(src, dst, kernel);

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite(\\\"F:/worksp/opencv/images/sample2Erosion.jpg\\\", dst);

      System.out.println(\\\"Image processed\\\");
   }
}

假定以下是上述程序中指定的输入图像sample2.jpg。

执行上面示例代码，得到以下结果 -