形态学操作是指基于形状的一系列图像处理操作,包括膨胀,腐蚀,二值化,开运算,闭运算,顶帽算法,黑帽算法,形态学梯度等,最基本的形态学操作就是膨胀和腐蚀. 一.膨胀 首先需要明确一个概念,膨胀和腐蚀都是针对于图像中较亮的区域而言的,膨胀就是亮的区域变多了,而腐蚀就是暗的区域变多 ...

图像形态学一般用于阈值化后的二值图像，其实也可以用于灰度图像的处理，这篇文章主要对灰度中的应用做分析。 1.膨胀与腐蚀 函数解释可以参考：opencv论坛，关于里面的结构IplConvKernel可以参考：http://blog.csdn.net/babbxazzg ...

　　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 ...

高级形态学变换：开运算：先腐蚀，再膨胀，可清除一些小东西(亮的)，放大局部低亮度的区域闭运算：先膨胀，再腐蚀，可清除小黑点形态学梯度：膨胀图与腐蚀图之差，提取物体边缘顶帽：原图像-开运算图，突出原图像中比周围亮的区域黑帽：闭运算图-原图像，突出原图像中比周围暗的区域 腐蚀用于分割 ...

目标： 　　学习不同的形态操作 例如 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算 等。 　　我们要学习的函数有 cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 等。 原理 ：一般对二值化图像进行形态学转换操作。输入的第一个参数为原始图像；第二个参数为结构化元素（核 ...

1、膨胀 所谓的图片的膨胀处理，其实就是在图像的边缘添加像素值，使得整体的像素值扩张，进而达到图像的膨胀效果。 对Z2上元素集合A和结构体元素S，使用S对A进行腐蚀，记作： A⊕S={z|(S) ...

摘要： 形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支。用数学形态学（也称图像代数）表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。 基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 形态学图像处理的基本运算有： 膨胀和腐蚀（膨胀区域填充，腐蚀 ...

形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。 膨胀：减少亮区； 腐蚀：扩大亮区 结构化元素 　　构建核的形状和大小方法：cv2.getStructuringElement() 　　　　cv2.getStructuringElement ...