图像处理中的形态学操作及其应用

ByteWhiz

于 2023-08-13 19:37:34 发布

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文章标签：图像处理 opencv 计算机视觉编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ByteWhiz/article/details/132263791

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本文介绍了形态学处理在计算机视觉和图像处理中的应用，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等基本操作，并提供了Python源代码示例。这些操作常用于去除噪声、平滑边缘、目标检测、边缘检测和图像分割等领域。

图像处理中的形态学操作及其应用

形态学处理是计算机视觉和图像处理领域中常用的一种方法，它以数学形态学为基础，通过对图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作，来改变图像的形状和结构。本文将介绍形态学处理的基本原理，并给出相应的源代码示例。

腐蚀操作
腐蚀是形态学处理中最基础的操作之一，其作用是减小图像中物体的区域。腐蚀操作将结构元素与图像进行卷积运算，若结构元素完全包含在图像区域内，则输出结果为白色（255），否则为黑色（0）。下面是Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def erosion(image, kernel):
    # 使用cv2.erode函数进行腐蚀操作
    result

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