7、图像形态学与模板匹配技术详解

图像形态学与模板匹配技术详解

1. 形态学变换概述

形态学变换是图像处理中的基础技术，主要用于操作和修改图像中对象的几何结构。它常用于去除噪声、提取对象和进行形状分析等任务。形态学变换基于一组预定义的操作，即形态学算子，其中最常用的是膨胀和腐蚀。此外，还有一些变体形式，如开运算、闭运算、形态学梯度等。

OpenCV 提供了专门用于执行形态学操作的函数，主要针对二值图像。这些操作依赖于两个输入：原始图像和结构元素（也称为内核），内核决定了要执行的操作的具体特征。

1.1 膨胀

膨胀是一种扩展图像中对象边界的过程。它通过将图像与一个小的二进制矩阵（结构元素）进行卷积来实现。在膨胀过程中，如果内核下至少有一个像素的值为 1，则该像素元素被赋值为 1。结果是图像中的白色区域扩大，前景对象的尺寸增加。

OpenCV 提供了 dilate() 函数，其参数包括原始图像（作为 NumPy 数组）、结构元素或内核以及迭代次数。以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread("images/sudoku.jpg", 0)
# 定义结构元素
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 执行膨胀
dilation = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)

1.2 腐蚀

腐蚀是一种缩小图像中对象边界的过程。它同样涉及将图像与结构元素进行