我们大概可以发现,开运算把黑色目标中的白色噪声去掉了,闭运算把白色目标中的黑色噪声去掉了。 接下来我们再看一组结果(从上到下以依次为原图、开运算、闭运算): (怎么样,效果是不是更明显了) 二、图像梯度运算 梯度运算:膨胀图像 — 腐蚀图像 图像梯度运算是膨胀图像减去腐蚀图像的结果,得到图像的轮廓,其中二值...
顶帽:原图减去开运算后的图:src - opening tophat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_TOPHAT, kernel) 黑帽:闭运算后的图减去原图:closing - src blackhat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)
opencv提供了丰富的二值形态学函数,可以方便地进行膨胀、腐蚀、开、闭运算,如cv2.dilate()、cv2.erode()、cv2.morphologyEx()等,可以通过设置结构元素的形状和大小来调整操作效果。 5. 个人观点和理解 对于二值形态学操作,我认为膨胀和腐蚀是其基础,而开闭运算则是在这两者基础上的进一步应用,能够更加精细地处理...
opencv——morphologyEx开运算、闭运算、形态学梯度、顶 帽、⿊帽 开运算：先腐蚀后膨胀。能够排除⼩亮点。闭运算：先膨胀后腐蚀。能够排除⼩⿊点。形态学梯度：膨胀图 — 腐蚀图。对⼆值图像进⾏这⼀操作，可将图块的边缘突出出来，故可⽤来保留物体边缘轮廓。顶帽：原图 — 开运算结果。可以认为...