如何使用Python实现OpenCV中的形态学操作？

本文共计3259个文字，预计阅读时间需要14分钟。

形态学操作，即数学形态学（Mathematical Morphology），是图像处理过程中一个非常重要的研究方向。形态学主要从图像中提取分割信息，这些信息通常对表达和描绘图像的形状至关重要。

形态学操作

形态学，即数学形态学（Mathematical Morphology），是图像处理过程中一个非常重要的研究方向。

形态学主要从图像内提取分量信息，该分量信息通常对于表达和描绘图像的形状具有重要意义，通常是图像理解时所使用的最本质的形状特征。

形态学操作主要包含：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度（Morphological Gradient）运算、顶帽运算（礼帽运算）、黑帽运算等操作。

腐蚀操作和膨胀操作是形态学运算的基础，将腐蚀和膨胀操作进行结合，就可以实现开运算、闭运算、形态学梯度运算、顶帽运算、黑帽运算、击中击不中等不同形式的运算。

腐蚀

它能够将图像的边界点消除，使图像沿着边界向内收缩，也可以将小于指定结构体元素的部分去除。

腐蚀用来“收缩”或者“细化”二值图像中的前景，借此实现去除噪声、元素分割等功能。

在腐蚀过程中，通常使用一个结构元来逐个像素地扫描要被腐蚀的图像，并根据结构元和被腐蚀图像的关系来确定腐蚀结果。

腐蚀操作等形态学操作是逐个像素地来决定值的，每次判定的点都是与结构元中心点所对应的点。

• 如果结构元完全处于前景图像中，就将结构元中心点所对应的腐蚀结果图像中的像素点处理为前景色（白色，像素点的像素值为1）。