形态学一般是使用二值图像，进行边界提取，骨架提取，孔洞填充，角点提取，图像重建。 基本的算法:膨胀腐蚀，开操作，闭操作，击中击不中变换 几种算法进行组合，就可以实现一些非常复杂的功能，而且逻辑严密。 这里给出形态学的一般原理，以及用形态学进行边界提取，角点提取好骨架提取的原代码 ...

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. ...

前言 上一篇文章，我们讲解了图像处理中的阈值函数，这一篇文章我们来做膨胀和腐蚀函数。 膨胀与腐蚀 说概念可能很难解释，我们来看图，首先是原图： 膨胀以后会变成这样： 腐蚀以后则会变成这样： 看起来可能有些莫名其妙，明明是膨胀，为什么字反而变细了，而明明是腐蚀，为什么字 ...

一.最基本两个形态学运算----膨胀与腐蚀 啥叫形态学操作 形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是”变瘦”，膨胀就是”变胖”，看下图就明白了： （http://ex2tron.wang/opencv-python-erode-and-dilate/） 经验之谈：形态学 ...

1、边缘检测 ① 处理结果 = edge(原始图像，算子) 　　算子： 　　　　Sobel　　　　log 　　　　Roberts　　 Canny 　　　　Prewitt　　 zerocross %% 边缘检测 I = imread('cameraman.tif ...

图像形态学主要从图像内提取分量信息，该分量信息通常对表达图像的特征具有重要意义。例如，在车牌号码识别中，能够使用形态学计算其重要特征信息，在进行识别时，只需对这些特征信息运算即可。图像形态学在目标视觉检测、医学图像处理、信息压缩提取等领域都有重要的应用。接下来，这篇随笔介绍使用 ...

形态学处理，除了最基本的膨胀、腐蚀、开/闭运算、黑/白帽处理外，还有一些更高级的运用，如凸包，连通区域标记，删除小块区域等。 1、凸包 凸包是指一个凸多边形，这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内。 函数为： skimage.morphology.convex_hull_image ...

除了之前写的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算。还有很多其它形态学计算。 1、图像梯度 形态学梯度就是膨胀图与腐蚀图之差，梯度从原区域的膨胀中减去了原区域的收缩，保留了图像的外边缘部分，也就是图像的轮廓。 2、顶帽（Top Hat） 顶帽变换是指原始图像减去其开运算的图像，得到 ...