如何运用OpenCV实现开运算、闭运算和梯度运算的形态学变换？

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在形态学中，将腐蚀和膨胀单独提取出来，其他操作（包括腐蚀和膨胀的组合操作）统称为形态学变换。OpenCV中，有cv2.morphologyEx()和morphology包可以实现这些操作：

- 形态学变换：使用Python和OpenCV解释形态学变换- 开运算：去除小物体，连接断裂的物体- 关运算：封闭小孔，连接断裂的物体- 腐蚀：使物体边界向内收缩- 膨胀：使物体边界向外扩张

形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作（保括膨胀和腐蚀的组合操作）都叫形态学变换。
opencv里有包：cv2.morphologyEx()
morphology ：译文 形态学
使用python +opencv讲解

开运算

开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀

morphologyEx
运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k)
cv2.MORPH_OPEN:开运算

import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("opening.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED) k=np.ones((10,10),np.uint8) r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_OPEN,k) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

闭运算

对图像进行先膨胀，再腐蚀。
有助于关闭前景物体上的小孔，或者小黑点。

morphologyEx
运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_CLOSE,卷积核k)
cv2.MORPH_CLOSE:闭运算

合理选择卷积核大小，太小了无法去除前景图的黑点

import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("closing.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED) k=np.ones((10,10),np.uint8) r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_CLOSE,k) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

梯度运算

对二值图像分别进行膨胀和腐蚀操作。
然后膨胀图像-腐蚀图像=结果
（像素相减）0-0=0,1-1=0,1-0=1

运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_GRADIENT,卷积核k)
cv2.MORPH_GRADIENT:闭运算

import cv2 import numpy as np o=cv2.imread("gradient.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED) k=np.ones((5,5),np.uint8) r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_GRADIENT,k) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

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