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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

」 「Python 图像处理 OpenCV （4）：图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 ...

一、形态学其他操作（用的不多，如果忘了也可以通过膨胀腐蚀得到相同效果） 1.开运算 2.闭运算 3.形态学梯度 4.顶帽 5.黑帽 二、小应用（找出差异，对差异进行操作） ...

」 「Python 图像处理 OpenCV （4）：图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 ...