OpenCV图像形态学如何处理
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摘要： 1.腐蚀操作从下面代码中可以看到有三幅腐蚀程度不同的图，腐蚀越严重像素就越模糊importcv2importnumpyasnpfromnumpyimportunicodeif__name__=='__main__':img1=cv2.imread("D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg")#读取彩色图... ...
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从下面代码中可以看到有三幅腐蚀程度不同的图，腐蚀越严重像素就越模糊
通过上面的例子发现，经过3x3的kernel之后，最终只保留了中心的255像素，周边的255都变成了0。在进行腐蚀操作的时候，就是通过kernel大小的卷积在原图像上滑动，只有当kernel范围内的像素全为255时输出才为255，否则输出为0，所以kernel越大最终白色像素保留的会越少。
图像经过膨胀之后，白色像素的范围变大了。在做膨胀的时候，只要当kernel范围内的像素有255时输出就为255。
开运算其实就是先通过腐蚀操作后面再进行膨胀，闭运算和开运算恰好相反先通过膨胀操作后面再进行腐蚀。
梯度运算等价于膨胀运算-腐蚀运算 梯度运算主要是用来保留图像的轮廓
Top Hat运算等价于原始图像 - 开运算，Black Hat运算等价于闭运算 - 原始图像
形态学Top-Hat变换是指形态学顶帽操作与黑帽操作，前者是计算源图像与开运算结果图之差，后者是计算闭运算结果与源图像之差。
形态学Top-Hat变换是常用的一种滤波手段，具有高通滤波的某部分特性，可实现在图像中检测出周围背景亮结构或周边背景暗结构。
顶帽操作常用于检测图像中的峰结构。
黑帽操作常用于检测图像中的波谷结构。
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