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[转]形态学操作：膨胀与腐蚀

形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是”变瘦”，膨胀就是”变胖”，看下图就明白了：

[转]形态学操作：膨胀与腐蚀_第1张图片

形态学操作一般作用于二值化图，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分！

膨胀

膨胀就是求局部最大值的操作。

按数学方面来说，膨胀或者腐蚀操作就是将图像（或图像的一部分区域，我们称之为A）与核（我们称之为B）进行卷积。

核可以是任何的形状和大小，它拥有一个单独定义出来的参考点，我们称其为锚点（anchorpoint）。多数情况下，核是一个小的中间带有参考点和实心正方形或者圆盘，其实，我们可以把核视为模板或者掩码。

而膨胀就是求局部最大值的操作，核B与图形卷积，即计算核B覆盖的区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。如下图所示，这就是膨胀操作的初衷。

 

[转]形态学操作：膨胀与腐蚀_第2张图片

右图比左图大一圈

膨胀可以简单理解为将B与A接触的所有背景点合并到A中的过程。

腐蚀

与膨胀相反，腐蚀就是求局部最小值的操作。

[转]形态学操作：膨胀与腐蚀_第3张图片

右图比左图小一圈


腐蚀可以理解为B的中心（锚点）沿着A的内边界走了一圈。腐蚀也是对高亮部分而言，A区域之外的部分 < A的高亮像素，所里里面被外面取代。A中能完全包含B的像素被留下来了。

 

腐蚀可以简单理解为消除物体A所有边界点的过程。

开运算

[转]形态学操作：膨胀与腐蚀_第4张图片

[转]形态学操作：膨胀与腐蚀_第5张图片

 

闭运算

[转]形态学操作：膨胀与腐蚀_第6张图片

 

[转]形态学操作：膨胀与腐蚀_第7张图片

如果还是不太理解开运算和闭运算，请看下图

 

[转]形态学操作：膨胀与腐蚀_第8张图片

参考资料：
【OpenCV入门教程之十】 形态学图像处理(一): 膨胀与腐蚀
Python+OpenCV教程12：腐蚀与膨胀
形态学腐蚀与膨胀
形态学图像处理（一）

 

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