Python--OpenCv轻松入门--去除文章批注

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前言

随着人工智能的不断发展，OpenCv这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCv，本文就介绍了OpenCv的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、什么是形态学操作？

形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。

二、使用步骤

原图如下：

1.导包并读取图片

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('xuexi.jpg',0)

2.处理图像

a = cv2.resize(img,(300,500))
binary = cv2.threshold(a,250,250,0)[1]
k = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(20,1))
blackhat = cv2.morphologyEx(a,cv2.MORPH_BLACKHAT,k)

3.显示图片结果

cv2.imshow('blackhat',255-blackhat)
cv2.imshow('binary',binary)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

4.展示结果图片

得到以下三张图片：

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了OpenCv中的形态学操作的使用。