参考文献：数字图像处理(第三版) 何东健 西安电子科技大学出版社 二值形态学中的运算对象是集合， 但实际运算中， 当涉及两个集合时并不把它们看作是互相对等的。 一般设A为图像集合， S为结构元素， 数学形态学运算是用S对A进行操作。 结构元素本身也是一个图像集合， 不过通常其尺寸要比目标图像 ...

输出的就是二值图像。 　　形态学，即数学形态学(Mathematical Morphology),是 ...

Atitit 图像处理—图像形态学(膨胀与腐蚀) 1.1. 膨胀与腐蚀1 1.2. 图像处理之二值膨胀及应用2 1.3. 测试原理，可以给一个5*5pic，测试膨胀算法5 1.4. Photoshop里面的处理5 1.5. 类库的处理，好像没找到jhlabs,6 1.6. ...

图像膨胀和腐蚀 图解 原理及python实现 更多内容：图像膨胀和腐蚀原理及python实现 opencv中膨胀和腐蚀函数 dilation = cv.dilate(img, kernel) # 膨胀 erosion = cv.erode(img, kernel ...

　　腐蚀膨胀是图像形态学比较常见的处理，腐蚀一般可以用来消除噪点，分割出独立的图像元素等。 　　一般腐蚀操作对二值图进行处理，腐蚀操作如下图，中心位置的像素点是否与周围领域的像素点颜色一样（即是否是白色点，即值是否为255），若一致，则保留，不一致则该点变为黑色（值即为 ...

与二值图像有些差异。 示例：（1）灰度膨胀>> t=rand(7,8);>> t=ceil(t.*256)%t为灰度图像t = 209 125 191 9 168 246 158 14 232 205 101 113 ...

膨胀与腐蚀一般用于二值图，也很好理解。但是对于灰度图，显然也存在腐蚀与膨胀，这是如何进行的呢？ 可以使用OpenCV中的库函数cv2.erode和cv2.dilate，但这次是探究其中的原理。 灰值形态学 结构元素（structure element） $5 \times 5$结构 ...

1.腐蚀操作 增强图像的暗部（图像矩阵中数值更小的部分），滤波得到的新像素点为滤波器内最小的值，也就是用最暗的点代替滤波器内的锚点 参数分别为：输入图像，输出图像，滤波器，锚点（一般为Point（-1，-1）），迭代次数（默认为一次） 2.膨胀操作 增强图像的亮部（图像 ...