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图像处理-形态学操作

形态学-腐蚀操作

        cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)（去刺）

图像处理-形态学操作_第1张图片

   不同kernel

图像处理-形态学操作_第2张图片

   不同迭代次数（iterations）

图像处理-形态学操作_第3张图片

形态学-膨胀操作

        cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)  线条变粗

图像处理-形态学操作_第4张图片

开运算与闭运算

      开：先腐蚀，再膨胀（有去刺加粗效果）

       cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

图像处理-形态学操作_第5张图片

       闭：先膨胀，再腐蚀（轮廓中连接作用）

       cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

     图像处理-形态学操作_第6张图片

梯度=膨胀-腐蚀

         cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

图像处理-形态学操作_第7张图片

图像处理-形态学操作_第8张图片

礼帽与黑帽

  • 礼帽 = 原始输入-开运算结果    cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)  kernel越小，对细线条提取的作用越明显
  • 图像处理-形态学操作_第9张图片
  • 黑帽 = 闭运算-原始输入     cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)  kernel越大，对粗线条提取的作用越明显

      图像处理-形态学操作_第10张图片

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