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 ...

一、實驗目的 掌握數學形態學的基本理論。 掌握數學形態學的四種基本運算，並會運用其進行簡單的圖像處理。 二、實驗內容 1. 編寫程序實現二值圖像的腐蝕和膨脹。 2. 編寫程序實現二值圖像的開運算和閉運算。 3. 編寫程序對以下圖像進行形態學運算，填充內部的孔洞和外部的白色噪音塊 ...

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 ...

原圖： 開運算： 先腐蝕后膨脹叫開運算（因為先腐蝕會分開物體，這樣容易記住），其作用是：分離物體，消除小區域。這類形態學操作用cv2.morphologyEx()函數實現： 下面兩份代碼分別對應通過先腐蝕后膨脹的效果 和 直接通過開運算的效果 ...

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 ...

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 ...

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 ...

」 「Python 圖像處理 OpenCV （4）：圖像算數運算以及修改顏色空間」 「Python 圖像處理 ...