OpenCV——图像腐蚀与膨胀

最新推荐文章于 2025-06-08 20:44:30 发布
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#opencv #计算机视觉 #图像处理

本文详细介绍了图像处理中的两种基本操作——腐蚀与膨胀。通过具体的例子说明了如何使用这两种操作来改变图像的形状特征，包括如何设置蒙版来进行像素值的修改。

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一、图像腐蚀

形态学是图像处理中常见的名词，图像处理的形态学基本属于数学形态学的范畴，是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。腐蚀操作是其中最基本的一种运算。

      简单来说，腐蚀就是通过一个蒙版进行图像像素值的修改。针对某一像素点，以其为中心建立蒙版，蒙版中的最小值赋值给该像素点，这就实现了腐蚀操作；当处理二值化图像时，图像只有0和255的数值，如果某一灰度值为255的点的蒙版中出现了0，则将该点置为0。效果图见下方图。

 

 如上图所示，原先5*5的矩形，我设置了3*3的矩形蒙版，如图1大红框所示，因为红框中有黑点，所以白点置0变黑，而里面的点因为所处蒙版全是255白点，所以不变颜色。

 图像的腐蚀过程与图像的卷积操作类似，都需要模板矩阵来控制运算的结果，在图像的腐蚀和膨胀中这个模板矩阵被称为结构元素。

与图像卷积相同，结构元素可以任意指定图像的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果此时结构元素内所有的元素所覆盖的图像像素值均不为0，则保留结构元素中心点对应的图像像素，否则将删除结构元素中心点对应的像素。将像素置为0。

二、图像膨胀

       简单来说，膨胀就是通过一个蒙版进行图像像素值的修改。针对某一像素点，以其为中心建立蒙版，蒙版中的最大值赋值给该像素点，这就实现了膨胀操作；当处理二值化图像时，图像只有0和255的数值，如果某一灰度值为0的点的蒙版中出现了255，则将该点置为255
 

   如上图所示，原先5*5的矩形，我设置了3*3的矩形蒙版，如图1大红框所示，因为红框中有白点，所以黑点置255变白，而再外围的点因为所处蒙版全是0黑点，所以不变颜色 

hi_1900
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一幅图像包含多种信息，要想从多值的数字图像中提取出目标对象，一般采用的方法就是根据目标对象的属性设置一个阈值 T ，用阈值 T 将图像的数据分为两部分：大于或等于 T 的像素群和小于 T 的像素群。图像的腐蚀与膨胀操作均属于图像的形态学操作，而形态学操作就是指对图像的形状特征进行的一系列图像处理操作。图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值按照自定义的阈值设置为 0 或 255 ，也就是将整个图像转换为只有黑与白的视觉效果。返回值：返回指定大小和形状的结构元素，用于腐蚀与膨胀的形态学操作。
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