OpenCV Python 形態學操作

常用的形態學操作：腐蝕、膨脹、開運算和閉運算

形態學操作就是改變物體的形狀，比如腐蝕就是"變瘦"，膨脹就是"變胖"

形態學操作一般作用於二值化圖，來連線相鄰的元素或分離成獨立的元素。腐蝕和膨脹是針對中的白色部分！

白色的畫素為255，黑色的畫素值為0

這樣原圖中邊緣的地方就會變成0（黑色），達到了**的效果。

opencv中用 cv2.erode() 函式進行腐蝕，只需要指定核的大小就行：

import

cv2import
numpy as np
img = cv2.imread('
j.bmp
', 0)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img, kernel) #
腐蝕

kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect, (5, 5))  #

矩形結構
kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_ellipse, (5, 5)) #
橢圓結構
kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_cross, (5, 5)) #
十字形結構

dilation = cv2.dilate(img, kernel)  #

膨脹

img = cv2.imread('

j.bmp')
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) #
矩形結構
erosion = cv2.erode(img, kernel) #
腐蝕dilation = cv2.dilate(img, kernel) #
膨脹titles = ['
original
', '
erosion
', '
dilation']
images =[img, erosion, dilation]
#使用matplotlib顯示
#一行三列圖
先腐蝕後膨脹叫開運算（因為先腐蝕會分開物體），其作用是：分離物體，消除小區域。使用 cv.morphologyex() 函式實現：
#

開運算--先腐蝕後膨脹
kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect, (5, 5))
img1 = cv2.imread('
j_noise_out.bmp')
opening = cv2.morphologyex(img1, cv2.morph_open, kernel)
閉運算則相反：先膨脹後腐蝕（先膨脹會使白色的部分擴張，以至於消除"閉合"物體裡面的小黑洞，所以叫閉運算）

#

閉運算--先膨脹後腐蝕
開、閉運算確實很容易混淆。如果我們的目標物體外面有很多無關的小區域，就用開運算去除掉；如果物體內部有很多小黑洞，就用閉運算填充掉
形態學梯度：膨脹圖減去腐蝕圖，dilation - erosion，這樣會得到物體的輪廓：
頂帽：原圖減去開運算後的圖：src - opening
tophat = cv2.morphologyex(img, cv2.morph_tophat, kernel)
黑帽：閉運算後的圖減去原圖：closing - src

1. 形態學就是改變物體的形狀，腐蝕是物體"變瘦"、膨脹使物體"變胖"
2. 先腐蝕後膨脹會分離物體，所以叫開運算，常用來去除小區域物體
3. 先膨脹後腐蝕會消除物體內的小洞，所以叫閉運算。
 
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