一、開運算 開運算，就是先腐蝕后膨脹的過程 數學表達式： 　　dst = open(src,element) = dilate(erode(src, element)) 開運算可以用來消除小物體，在纖細點處分離物體，並且在平滑較大物體的邊界的同時不明顯改變其面積。 二、閉運算 閉 ...

開運算：先腐蝕后膨脹。 能夠排除小亮點。 閉運算：先膨脹后腐蝕。 能夠排除小黑點。 形態學梯度：膨脹圖 — 腐蝕圖。 對二值圖像進行這一操作，可將圖塊的邊緣突出出來，故可用來保留物體邊緣輪廓。 頂帽：原圖 — 開運算結果。 可以認為是找到那些被開運算排除的小 ...

圖像膨脹和腐蝕 圖解 原理及python實現 更多內容：圖像膨脹和腐蝕原理及python實現 opencv中膨脹和腐蝕函數 dilation = cv.dilate(img, kernel) # 膨脹 erosion = cv.erode(img, kernel ...

腐蝕與膨脹 膨脹（求局部最大值）（dilate函數） 腐蝕（求局部最小值）(erode) 腐蝕與膨脹滑動條實例 開運算、閉運算、形態學梯度、頂帽、黑帽（morphologyEx函數） 開運算（先腐蝕后膨脹） 閉運算（先膨脹后腐蝕 ...

上篇文章中，我們重點了解了腐蝕和膨脹這兩種最基本的形態學操作，而運用這兩個基本操作，我們可以實現更高級的形態學變換。 所以，本文的主角是OpenCV中的morphologyEx函數，它利用基本的膨脹和腐蝕技術，來執行更加高級的形態學變換，如開閉運算、形態學梯度、“頂帽”、“黑帽 ...

前文傳送門： 「Python 圖像處理 OpenCV （1）：入門」 「Python 圖像處理 OpenCV （2）：像素處理與 Numpy 操作以及 Matplotlib 顯示圖像」 「Python 圖像處理 OpenCV （3）：圖像屬性、圖像感興趣 ROI 區域及通道處理 ...

形態學操作是根據圖像形狀進行的簡單操作。一般情況下對二值化圖像進行的操作。 膨脹：減少亮區； 腐蝕：擴大亮區 結構化元素 　　構建核的形狀和大小方法：cv2.getStructuringElement() 　　　　cv2.getStructuringElement ...

逆運算， 所以它們可以結合使用。 在腐蝕和膨脹兩個基本運算的基礎上， 可以構造出形態學運算簇， 它由膨脹 ...