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OpenCV 图像处理之形态学转换

时间:2025-01-01 16:00:57浏览次数:3  
标签:转换 元素 形态学 OpenCV 图像处理 图像

摘要: 形态学转换是图像处理中的重要技术,它基于图像的形状特征进行操作,能够有效地对图像进行增强、去噪、分割等处理。本文详细介绍了 OpenCV 中形态学转换的多种方法,包括侵蚀、扩张、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽,并通过 Python 代码实现这些方法,深入探讨了它们的原理、作用及应用场景,为图像处理的实际应用提供了全面的参考。

一、引言

在数字图像处理领域,形态学转换利用数学形态学的理论和方法,通过特定的结构元素对图像进行操作,从而改变图像的几何特征和拓扑结构。这些操作可以去除图像中的噪声、填补孔洞、分离或连接物体等,为后续的图像分析和计算机视觉任务提供更清晰、准确的图像数据。OpenCV 作为广泛应用的计算机视觉库,提供了丰富且高效的形态学转换函数,方便开发者进行图像处理工作。

二、侵蚀(Erosion)

(一)原理

侵蚀是一种基本的形态学操作,它通过在图像中滑动一个结构元素,并将结构元素覆盖区域内的像素值替换为该区域内的最小值(对于灰度图像)或交集(对于二值图像)。其目的是消除图像中的边界点,使物体的边界向内收缩。

例如,对于一个二值图像,若结构元素覆盖的区域内存在背景像素&#x

标签:转换,元素,形态学,OpenCV,图像处理,图像
From: https://blog.csdn.net/m0_60315436/article/details/144840647

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