通过OpenCV学习笔记012，我们将探讨形态学操作，包括开运算、闭运算、形态学梯度以及顶帽和黑帽操作。

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简介：
目录一、前言二、形态学操作 1、回顾：对形态学操作的基本概念和原理进行简要概述。 2、开操作：详细阐述开操作的定义、作用以及在图像处理中的应用场景。 3、闭操作：深入探讨闭操作的特性，包括其与开操作的区别以及在实际应用中的优势。 4、形态学梯度：解释形态学梯度操作的原理，并说明其在图像分割和特征提取方面的价值。 5、顶帽：详细介绍顶帽操作的具体过程，以及它如何增强图像中亮区域的亮度。 6、黑帽：深入分析黑帽操作的特点和应用，阐明其在去除图像中暗区域方面的作用。三、OpenCV中的形态学操作 0、核生成的API：概述OpenCV中用于生成核（kernel）的方法和相关API的使用方式。 1、形态学操作API：详细列出OpenCV提供的用于执行各种形态学操作的函数接口，并进行说明。 2、代码展示：提供清晰易懂的代码示例，演示如何使用OpenCV API实现常见的形态学操作。 3、执行结果：展示使用上述代码示例所获得的结果图像，以便读者直观地了解形态学操作的效果。如果你希望进一步学习关于OpenCV的学习方法介绍，或者需要学习相关的学习教程、代码实战以及解决常见报错方案等信息，可以参考我的“OpenCV系列”博客资源：【OpenCV系列】(https://blog..net/shuiyixin/article/category/7581855)。此外，如果你对计算机视觉领域，特别是OpenCV、机器学习和深度学习等相关技术感兴趣，并希望与更多经验丰富的专家进行交流和探讨，也欢迎关注相关内容。

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客服

【OpenCV学习笔记】第012篇：形态学操作详解（包括开闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽）

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本篇文章详细介绍了OpenCV中的形态学操作，包括开闭运算、形态学梯度以及顶帽与黑帽的概念及应用。一、前言继续填坑。如果想看其他有关于OpenCV学习方法介绍、学习教程、代码实战、常见报错及解决方案等相关内容，请查看我的分类“OpenCV系列”。如果你想了解更多关于计算机视觉、OpenCV、机器学习和深度学习等方面的技术知识，欢迎随时交流。二、形态学操作 1. 回顾 2. 开操作 3. 闭操作 4. 形态学梯度 5. 顶帽 6. 黑帽三、OpenCV中的形态学操作 0. 核生成的API 1. 形态学操作 API 2. 代码展示 3. 执行结果

[OpenCV] 017 形态学操作膨胀、腐蚀、开闭运算、梯度、顶帽与黑帽

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本教程讲解了OpenCV中形态学操作的核心概念和技术细节，包括膨胀、腐蚀、开闭运算、梯度、顶帽和黑帽等技术。本代码主要介绍形态学滤波的作用，其中基础滤波方式为腐蚀与膨胀。后续的开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽都是结合两者的不同使用方式。

OpenCV学习之旅（八）：图像形态学变换详解（腐蚀、膨胀、开闭运算、梯度运算、顶 hat 和黑帽）

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本篇文章详细介绍了OpenCV中图像形态学操作的相关知识，包括腐蚀、膨胀以及更为复杂的开闭运算、梯度运算、顶帽和黑帽等技巧，帮助读者全面掌握这些图像处理技术。形态学操作是对图像形状进行的处理方法，通常应用于二值化后的图像。两种基本的操作是腐蚀和膨胀。 **腐蚀** 腐蚀操作的概念类似于生活中物品在腐烂过程中从边缘开始由外向内逐渐减少的过程。原理上，通过使用卷积核遍历图像中的每个像素点：以卷积核中心为基准，如果与该卷积核对应的区域内所有像素值均为1（即全白），则保持这些像素不变；否则将此区域内的所有对应像素值变为0。这表示边缘部分被“腐蚀”掉了。从图中可以直观地看到这个过程——前景中的白色部分逐渐减少。构造函数： cv2.erode(src, kernel, iterations) 参数解释： - src：通常是二值图像，其中的像素值只有黑白两种（即1和0）。

OpenCV形态学变换详解（开运算、闭运算、梯度运算）

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本文详细讲解了OpenCV中的形态学操作，包括开运算、闭运算和梯形变换等概念及其应用，帮助读者掌握图像处理技术。在图像处理领域中，OpenCV库中的形态学变换是一种强大的工具，适用于二值图像或灰度图像的处理。这些操作包括开运算、闭运算和梯度运算等，可以用于去除噪声、连接断点线条、填充小孔洞以及分离粘连物体。 ### 开运算开运算是先腐蚀后膨胀的一种复合操作。首先“削薄”物体，然后再将其扩大，从而消除较小的噪声并帮助分离紧密相连的对象。在OpenCV中使用`cv2.morphologyEx()`函数，并将参数设置为`cv2.MORPH_OPEN`来执行开运算： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像文件 o = cv2.imread(opening.bmp, cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 定义卷积核大小和类型 k = np.ones((10, 10), dtype=np.uint8) # 执行开运算操作 r = cv2.morphologyEx(o, cv2.MORPH_OPEN, k) # 显示原始图像与处理后的结果 cv2.imshow(original, o) cv2.imshow(result, r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ``` ### 闭运算闭运算是先膨胀后腐蚀的逆向操作，有助于填补前景物体内的小孔或黑点，并使边界更加完整。同样使用`cv2.morphologyEx()`函数并设置参数为`cv2.MORPH_CLOSE`来实现： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像文件 o = cv2.imread(closing.bmp, cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 定义卷积核大小和类型 k = np.ones((10, 10), dtype=np.uint8) # 执行闭运算操作 r = cv2.morphologyEx(o, cv2.MORPH_CLOSE, k) # 显示原始图像与处理后的结果 cv2.imshow(original, o) cv2.imshow(result, r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ``` ### 梯度运算梯度运算是对二值图进行膨胀和腐蚀操作，然后从膨胀的结果中减去腐蚀的结果。这可以突出图像的边缘并增强对比度。使用`cv2.morphologyEx()`函数并将参数设为`cv2.MORPH_GRADIENT`来实现： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像文件 o = cv2.imread(gradient.bmp, cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 定义卷积核大小和类型 k = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8) # 执行梯度运算操作 r = cv2.morphologyEx(o, cv2.MORPH_GRADIENT, k) # 显示原始图像与处理后的结果 cv2.imshow(original, o) cv2.imshow(result, r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() ``` 形态学变换在二值图像处理中效果显著，通过调整卷积核的大小和形状可以达到最佳的效果。选择合适的卷积核对于实现预期目标至关重要。综上所述，OpenCV库提供了一种简单有效的方式来执行基本的形态学操作，这有助于提高图像分析与处理的质量和效率。在实际项目应用过程中，掌握这些基础的操作将大有裨益。

OpenCV形态学开闭运算重构

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本文探讨了基于OpenCV库实现图像处理中形态学开闭运算的方法，并提出了一种优化重构方案以提升算法效率和图像质量。感谢梁华！本程序借鉴了梁华的形态学开源库，真正实现了图像开闭重构的功能。再次对原作者表示感谢！

OpenCV形态学操作.zip

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本资源包提供了一系列基于OpenCV库实现图像处理中常用的操作——形态学变换的代码示例和教程文档，帮助用户掌握开运算、闭运算、膨胀与腐蚀等技术。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台图像处理工具包，提供了丰富的功能以支持各种图像与视频操作需求。在名为opencv形态学处理.zip的压缩文件中，学生可以学习如何使用OpenCV进行形态学运算。形态学运算主要包括以下核心概念： 1. **腐蚀（Erosion）**：通过一个小结构元素（如矩形、圆形或十字型），逐像素地替换当前值为该区域内最小值。此操作有助于去除图像中的小噪声点和细化边缘。 2. **膨胀（Dilation）**：与腐蚀相反，使用结构元素覆盖每个位置，并将中心像素的最大值作为结果输出。这可用于填补物体内部的孔洞或扩大物体尺寸。 3. **开运算（Opening）**：先执行腐蚀再进行膨胀的操作序列，主要用于去除小颗粒噪声并保持大对象轮廓完整。 4. **闭运算（Closing）**：与开操作相反，首先使用膨胀然后是腐蚀。这种组合有助于连接断开的物体部分和填充小孔洞。 5. **形态学梯度（Morphological Gradient）**：通过计算膨胀图像减去腐蚀图像的结果来突出显示边缘。 6. **顶帽（Top Hat）**：将原始图象与经过开运算处理后的结果相减，以揭示细部特征和突变区域。 7. **黑帽（Black Hat）**：闭操作后得到的图象再减去原图像，用于识别深凹部分或阴影区。在C++编程环境中应用OpenCV进行形态学变换时，开发者需掌握以下API函数： - `cv::erode()` 用于执行腐蚀。 - `cv::dilate()` 执行膨胀。 - `cv::morphologyEx()` 是一个多功能工具，支持开运算、闭运算等多种操作类型。使用这些方法需要提供源图像和结构元素（通过`cv::getStructuringElement()`创建），同时指定具体的操作模式（如MORPH_OPEN或MORPH_CLOSE）。此外还可以设置迭代次数来控制处理强度。为了有效应用形态学技术，学习者不仅要理解上述理论知识，还需能灵活应对实际问题。例如，在面对特定的图像噪声时选择合适的算法，并根据目标特征调整结构元素大小及优化参数以达到最佳效果。通过实践和深入研究这些基本原理，学生将能够利用OpenCV解决诸如图像预处理、物体识别以及分割等广泛的任务。压缩包中的实例代码与练习题有助于深化对形态学操作的理解并提高编程技能水平。

OpenCV中的形态学开闭运算重构

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本文探讨了在OpenCV中实现形态学开闭运算的方法，并提出了一种优化重构方案，旨在提高图像处理效率和质量。感谢梁华！本程序借鉴了梁华的形态学开源库，真正实现了对图像进行开闭重构的功能。再次对原作者表示感谢！

图像处理中的开运算、闭运算及梯度运算（形态学）.pdf

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本PDF介绍了图像处理中基于数学形态学的三种基本操作：开运算、闭运算以及梯度运算。通过理论讲解与实例分析，深入探讨这些技术的应用及其重要性。 ### 形态学之图像开运算、闭运算及梯度运算 #### 1. 图像开运算法则 **基本原理** 图像的开运算是数学形态处理中的基础操作，它由两步组成：首先进行腐蚀操作，然后对得到的结果执行膨胀操作。其主要作用是消除小颗粒噪声并保持整体轮廓不变。 - **腐蚀过程**: 腐蚀可以有效减少或移除较小对象和噪点。这一过程中前景物体（通常指白色区域）会缩小。 - **膨胀处理**: 在完成腐蚀之后，使用膨胀恢复被侵蚀的前景物体质地，并尽量保留去噪效果。结合这两步操作后，开运算能够清除细小颗粒噪声并保持图像主体轮廓基本不变形。 **函数原型** 在Python环境下使用的OpenCV库中实现该功能需要`cv2.morphologyEx`方法。此函数支持多种形态学变换，包括但不限于开运算法则和闭运算法则： ``` dst = cv2.morphologyEx(src, operation, kernel) ``` 参数定义如下： - `src`: 输入图像。 - `operation`: 指定操作类型，在进行开运算时应设置为`cv2.MORPH_OPEN`。 - `kernel`: 定义形态学变换的结构元素，即卷积核。其大小和形状决定操作效果。 - `dst`: 输出结果图。 #### 2. 图像闭运算法则 **基本原理** 图像闭运算同样是数学形态处理的重要组成部分，与开运算相对应。它由两步组成：首先执行膨胀再进行腐蚀操作。这一步骤的主要目的是填充小孔洞或连接相邻物体。 - **膨胀过程**: 膨胀可以使前景物体质地扩大。 - **腐蚀处理**: 通过后续的腐蚀来去除不必要的扩张部分，从而封闭图像中的小空隙或连通邻近对象。 **函数原型** 在Python环境下使用OpenCV库实现闭运算同样需要`cv2.morphologyEx`方法。具体操作如下： ``` dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) ``` 参数与开运算法则一致，区别在于设置的`operation`为`cv2.MORPH_CLOSE`。 #### 3. 图像梯度运算 **基本原理** 图像梯度操作用于提取边界信息。它可以通过两种方式实现： - **内部梯度**: 膨胀后减去原始图。 - **外部梯度**: 先膨胀再腐蚀，然后用其结果减掉原图。 **函数原型** 在OpenCV中通过`cv2.morphologyEx`方法可以执行图像的梯度运算。根据所需的具体类型选择相应的操作方式： ``` # 内部梯度 gradient = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel) # 外部梯度 dilated = cv2.dilate(src, kernel) eroded = cv2.erode(src, kernel) gradient = dilated - eroded ``` **总结** 本段落详细解释了数学形态学中的三个基本概念：开运算、闭运算和梯度操作，以及它们在图像处理中的应用场景。通过掌握这些基础技术并利用OpenCV库进行编程实现，我们可以更有效地对图像进行预处理及特征提取工作。

精通Python中的二值图像腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等基本形态学操作

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精通Python编程，在图像处理领域有深厚功底，尤其擅长运用二值图像的腐蚀、膨胀、开运算及闭运算等基础形态学变换。掌握二值图像的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等常见的形态学方法，并使用Python在JupyterLab文件中实现这些操作。

OpenCV形态学操作示例下载

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本资源提供了一系列使用OpenCV进行图像处理中常用的一种技术——形态学操作的代码示例与教程。通过这些示例，用户可以学习到如何应用膨胀、腐蚀等技巧来改善或分析图像数据。适合初学者快速入门和实践。 OpenCV形态学操作是计算机视觉领域的重要技术之一，主要用于图像处理与分析。这些操作基于数学形态学理论，能够有效去除噪声、检测边缘及分离物体。 1. **形态学操作概念** 形态学操作是一种依据形状的图像处理方法，主要包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度计算以及顶帽和黑帽等技术。它们通常用于二值图像（即黑白图像）的处理中。 2. **腐蚀与膨胀** - 腐蚀：通过一个小结构元素在图像上移动来消除小噪声点，缩小目标物体。 - 膨胀：增加目标物面积的过程，能够连接断开的部分或填充内部的小孔洞。它与腐蚀过程相反。 3. **开操作和闭操作** - 开运算：先进行腐蚀再膨胀的操作，用于去除图像中的细小突起噪声，并保持较大物体的轮廓。 - 闭运算：先膨胀后执行腐蚀的过程，能填补物体内的空洞并连接断开的部分边缘。 4. **梯度计算** 梯度操作是通过将膨胀后的结果减去腐蚀的结果来揭示边界和突出边缘特征的一种方法。 5. **顶帽与黑帽** - 顶帽：原始图像与其经过开运算后所得的差值，用于显示细小突起及噪声。 - 黑帽：闭运算结果与原图的差异，有助于检测背景中的深坑以及物体内部空洞等特征。 6. **OpenCV接口使用详解** OpenCV库提供了一系列函数来执行上述形态学操作。例如`cv::morphologyEx()` 函数可接受输入图像、所需的操作类型（如 `MORPH_OPEN`, `MORPH_CLOSE` 等）、结构元素及迭代次数作为参数，以实现这些功能。用户可以通过调用`cv::getStructuringElement()`创建特定的结构元。 7. **示例与注释** 该实例中的代码详细演示了如何使用OpenCV库执行形态学操作，并对每个步骤进行了详细的解释和说明，为初学者提供了一个很好的学习资源。通过本实例的学习，可以掌握在实际项目中应用OpenCV进行图像处理的技术。这对于目标检测、图像分割等领域来说是十分重要的工具之一。