OpenCV-形态学操作

1. 开操作(MORPH_OPEN)

先腐蚀后膨胀 可以去掉小的对象,再将变小的大对象还原,在对象是前景色,背景为黑色的情况下。(去掉小白块)
在这里插入图片描述

2. 闭操作(MORPH_CLOSE )

先膨胀后腐蚀 可以填补小的洞,在对象是前景色,背景为黑色的情况下。(去掉小黑块)

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3. 形态学梯度(MORPH_GRADIENT)

膨胀减去腐蚀
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4. 顶帽(MORPH_TOPHAT)

原图像与开操作之间的差值(变黑的部分)

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5. 黑帽(MORPH_BLACKHAT)

闭操作与原图像之间的差值(变白的部分)
在这里插入图片描述

### OpenCV Python 形态学处理教程 #### 形态学基本概念 形态学操作主要用于提取图像中的有用特征,如边界检测、噪声去除等。这些操作基于形状和结构来分析并处理图像[^1]。 #### 常见的形态学操作及其应用 - **腐蚀 (Erosion)** 和 **膨胀 (Dilation)** 是最基本的两种形态变换方法。 - **开运算 (Opening)** 可以用来消除小物体,在平滑较大对象边缘的同时也能断开狭窄部分。 - **闭运算 (Closing)** 则相反,它能填补前景物体内部的小洞或移除小黑点。 - 还有一些高级的操作像顶帽(Top Hat)以及黑帽(Black Hat),它们分别用于增强较亮区域对比度或是突出暗背景上的明亮细节[^4]。 #### 实际案例展示 下面给出一段完整的Python代码片段,展示了如何利用OpenCV执行上述提到的各种形态学转换: ```python import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def show_images(images, titles=None): """显示多张图片""" n_ims = len(images) fig, axs = plt.subplots(1, n_ims, figsize=(n_ims * 5, 5)) for i in range(n_ims): ax = axs[i] if isinstance(axs, np.ndarray) else axs ax.imshow(cv2.cvtColor(images[i], cv2.COLOR_BGR2RGB)) if titles is not None and i < len(titles): ax.set_title(titles[i]) ax.axis('off') plt.show() # 加载原始图像 image_path = "path_to_your_image" original_img = cv2.imread(image_path) # 定义一个简单的正方形核 square_kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8) # 执行不同的形态学操作 erosion_result = cv2.erode(original_img, square_kernel, iterations=1) dilation_result = cv2.dilate(original_img, square_kernel, iterations=1) opening_result = cv2.morphologyEx(original_img, cv2.MORPH_OPEN, square_kernel) closing_result = cv2.morphologyEx(original_img, cv2.MORPH_CLOSE, square_kernel) black_hat_result = cv2.morphologyEx(original_img, cv2.MORPH_BLACKHAT, square_kernel) show_images([original_img, erosion_result, dilation_result, opening_result, closing_result, black_hat_result], ["Original Image", "Eroded", "Dilated", "Opened", "Closed", "Black Hat"]) ``` 这段脚本不仅实现了基础的功能演示,还通过`matplotlib`库提供了直观的结果可视化功能[^2][^3].
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