python opencv 实现膨胀和腐蚀，开运算，闭运算，顶帽操作，黑帽操作

最新推荐文章于 2025-05-05 13:51:48 发布

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本文介绍了如何使用Python的OpenCV库进行图像处理，包括膨胀、腐蚀操作，以及复杂的开运算和闭运算。同时，还详细探讨了顶帽和黑帽操作在图像增强和噪声去除中的应用。

import cv2
import numpy as np


# 腐蚀kernel
dilate_kernel = np.ones((3,3))
# 膨胀kernel
erose_kenel = np.array([[255,255,255],[255,255,255],[255,255,255]])

test_img = cv2.imread('../data/testpic.jpg')
print(test_img.shape)

# 膨胀或腐蚀的迭代次数
test_img1 = cv2.dilate(test_img, dilate_kernel,iterations=1)
test_img2 = cv2.erode(test_img, erose_kenel, iterations=1)

cv2.imshow('test', test_img)
cv2.imshow('test1', test_img1)
cv2.imshow('test2', test_img2)
# 用了使窗口显示，不加会显示一下就关闭
cv2.waitKey(0)
# 清除所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

开运算，闭运算，顶帽，黑帽

import cv2


# test_img = cv2.imread('../data/testfont.jpg')
test_img = cv2.imread('../data/testroadline.jpg')
print(test_img.shape)
# H, W, C
# H 方向为1时，Top_Hat 检测W方向的直线
# W 方向为1时，Top_Hat 检测H方向的直线
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(1,7))
# 开运算：先腐蚀，后膨胀
open_img = cv2.dilate(cv2.erode(test_img, kernel), kernel)
# 闭运算：先膨胀，后腐蚀
close_img = cv2.erode(cv2.dilate(test_img, kernel), kernel)

# 顶帽：原图-开运算
top_hat = t