opencv形态学操作

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已于 2023-02-13 16:33:52 修改

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分类专栏：计算机视觉文章标签： opencv 人工智能计算机视觉

于 2023-02-13 16:14:04 首次发布

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本文展示了如何利用OpenCV库进行膨胀腐蚀操作，包括图像的二值化、结构元素定义以及形态学变换如开闭操作、梯度、礼帽和黑帽操作，这些方法常用于图像去噪和特征提取。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、膨胀腐蚀操作

import cv2
img = cv2.imread('')
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, img = cv2.threshold(img,0,255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
dst = cv2.dilate(img,kernel)
cv2.imshow('1',img)
cv2.imshow('2',dst)
cv2.waitKey(0)

dst = cv2.erode(img,kernel)#腐蚀

二、开闭操作

开操作：先腐蚀后膨胀用于去噪

dst = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel,iterations=1)#iterations为迭代次数

闭操作：先膨胀后腐蚀用于去空洞

dst = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE,kernel,iterations=1)

三、梯度操作

膨胀减腐蚀用于获取轮廓

dst = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel)

四、礼帽操作

开运算减原图像，用于获取噪音

dst = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel)

四、黑帽操作

闭运算减原图用于获取漏洞

dst = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel)