OpenCV_Python —— （4）形态学操作

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目录

• 一、结构元素
• 二、Erosion腐蚀（白色部分被腐蚀，黑色部分变大）
• 三、Dilation膨胀（白色部分膨胀，黑色部分变小）
• 四、Opening开运算
• 五、Closing闭运算
• 六、先开运算再闭运算
• 七、Gradient形态学梯度
• 八、Top Hat顶帽/White Hat白帽
• 九、Black Hat黑帽

										原始图像

一、结构元素

因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的,这个卷积核也叫结构元素。结构元素可以是矩形/椭圆/十字形，可以用cv2.getStructuringElement()来生成不同形状的结构元素，比如：

二、Erosion腐蚀（白色部分被腐蚀，黑色部分变大）

原理是在原图的小区域内取局部最小值,其函数是cv2.erode()。

erosion = cv2.erode(image, kernel1)
show(erosion)

三、Dilation膨胀（白色部分膨胀，黑色部分变小）

膨胀与腐蚀相反，取的是局部最大值。cv2.dilate()

dilation = cv2.dilate(image, kernel)
show(dilation)

四、Opening开运算

先腐蚀后膨胀叫开运算，其作用是消除小白点。这类形态学操作用cv2.morphologyEx()函数实现

											原图

# 去除白点
opening = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_OPEN, kernel1)
show(opening)

五、Closing闭运算

闭运算则相反：先膨胀后腐蚀。其作用是消除小黑点。

closing = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1)
show(closing)

六、先开运算再闭运算

opening = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_OPEN, kernel1)
closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1)
show(closing)

七、Gradient形态学梯度

膨胀图减去腐蚀图，dilation - erosion，得到物体的轮廓

gradient = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel1)
show(gradient)

八、Top Hat顶帽/White Hat白帽

原图减去开运算后的图：src - opening
相当于把开运算去掉的部分给求出来了

tophat = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel1)
show(tophat)

九、Black Hat黑帽

闭运算后的图减去原图：closing - src
相当于把闭运算去掉的部分给求出来了

blackhat = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel1)
show(blackhat)