图像形态学处理:腐蚀、膨胀、开闭运算

本文详细介绍了图像形态学中的腐蚀、膨胀、开运算和闭运算,阐述了它们的原理并提供了Python及OpenCV的实现代码。这些操作在数字图像处理中用于噪声消除、对象分离、空洞填补和对象连接,对提升图像质量和计算机视觉效果至关重要。

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图像形态学处理是数字图像处理领域中常用的一种技术,可以用于改变图像的形状、结构和大小等特征。其中,腐蚀、膨胀、开运算和闭运算是最基本和常用的形态学操作。本文将详细介绍这些操作的原理,并提供相应的源代码实现。

  1. 图像腐蚀(Erosion):
    图像腐蚀是一种基于图像形态学的操作,它通过对图像中的对象进行腐蚀,从而减小或消除对象的边界。腐蚀操作通常用于去除图像中的噪声、分离相互重叠的对象等。其原理是使用一个结构元素(通常是一个小的二值模板)对图像进行扫描,如果结构元素的所有像素与输入图像重叠的像素都为白色(前景),则将该像素置为白色,否则置为黑色(背景)。

下面是一个使用Python和OpenCV库实现图像腐蚀的示例代码:

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread
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