5计算机视觉编程手册之基于形态学的图像变换

参考资料：

[1]OpenCV2计算机视觉编程手册 第5章 基于形态学的图像变换
[2]https://www.jianshu.com/p/62eefc67f50c

注意

[1]去掉扩展部分
[2]本次学习的定位：结合程序，了解基础概念，能够使用函数库，并没做深入理解原理，单纯看的话，效果很有限。
[3]目前没涉及到的小节全部略读。

5.2使用形态学滤波对图像进行腐蚀、膨胀运算

【对象】
二值图像，使用阈值化函数得到二值图像(P81)
【形态学惯例】
使用白色表示前景物体，使用黑色表示背景物体
【腐蚀的直观感觉】
前景物体变少
【膨胀的直观感觉】
前景物体变多
【腐蚀膨胀的原理】
区域用核结构称呼，简单来说，腐蚀是把一个区域内的每个像素值全部替换成当前区域内最小值，即像素值为0，膨胀则相反。

5.3使用形态学滤波对图像进行开、闭运算

【闭运算】
操作：先膨胀再腐蚀
目的：将分割成碎片的物体重新连接
【开运算】
操作：先腐蚀再膨胀
目的：移除场景中比较小的物体
【闭、开运算】
目的：只显示场景中的主要物体

【注意】
对一幅图像多次使用开运算(或者闭运算)是没有效果的。(P106)从数学上来讲是等幂的。

5.4使用形态学滤波对图像进行边缘和角点检测

【对象】
灰度图像，即单通道图像。灰度图像也可以进行腐蚀和膨胀计算，和二值图像的原理是类似的。
【边缘检测算子】
【程序】
先得到梯度图，再阈值化得到二值图像。(P111)
【原理】
简单来说，计算膨胀后的图像和腐蚀后的图像的差值。由于这两个变换后的图像不同的地方主要在边缘处，图像边缘通过求差得到强化。(P115)