文章目录
- 一、形态学转换
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- 1.1 图像腐蚀
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- 1.1.1 erode()：用于实现对图像的腐蚀操作
- 1.2 图像膨胀
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- 1.2.1 dilate()：实现对图像的膨胀操作
- 1.3 图像 开\闭运算、梯度运算、顶帽运算、底帽运算
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- 1.3.1 morphologyEx()：实现对图像的 开\闭运算、梯度运算、顶帽运算、底帽运算
一、形态学转换
1.1 图像腐蚀
基础理论知识见 《数字图像处理(刚萨雷斯) 第三版》 学习总结 — 2020.8.28 数字图像处理 第九章 形态学图像处理.md
1.1.1 erode()：用于实现对图像的腐蚀操作
使用 erode() 函数，用于实现对图像的腐蚀操作
调用格式：
dst = cv2.erode(src,kernel,iterational)
函数说明：
① src：源图像
② kernel：结构元的矩阵
一般为正方形，且单元系数均为1的矩阵，生成格式为：
kernal = np.ones((5,5),np.uint8)
③ iterations(可选)：使用同一结构元，对源图像执行腐蚀的次数。不传默认为1
④ dst：腐蚀后的结果图
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('XXX')
# 创建 5*5 的单位结构元
kernal = np.ones((5,5),np.uint8)
# 腐蚀操作(次数默认为1)
result = cv2.erode(img,
