一、开运算 开运算，就是先腐蚀后膨胀的过程 数学表达式： 　　dst = open(src,element) = dilate(erode(src, element)) 开运算可以用来消除小物体，在纤细点处分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。 二、闭运算 闭 ...

开运算：先腐蚀后膨胀。 能够排除小亮点。 闭运算：先膨胀后腐蚀。 能够排除小黑点。 形态学梯度：膨胀图 — 腐蚀图。 对二值图像进行这一操作，可将图块的边缘突出出来，故可用来保留物体边缘轮廓。 顶帽：原图 — 开运算结果。 可以认为是找到那些被开运算排除的小 ...

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 ...

腐蚀与膨胀 膨胀（求局部最大值）（dilate函数） 腐蚀（求局部最小值）(erode) 腐蚀与膨胀滑动条实例 开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽（morphologyEx函数） 开运算（先腐蚀后膨胀） 闭运算（先膨胀后腐蚀 ...

上篇文章中，我们重点了解了腐蚀和膨胀这两种最基本的形态学操作，而运用这两个基本操作，我们可以实现更高级的形态学变换。 所以，本文的主角是OpenCV中的morphologyEx函数，它利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行更加高级的形态学变换，如开闭运算、形态学梯度、“顶帽”、“黑帽 ...

前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理 ...

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 ...

逆运算， 所以它们可以结合使用。 在腐蚀和膨胀两个基本运算的基础上， 可以构造出形态学运算簇， 它由膨胀 ...