这篇文章主要介绍opencv形态学变换的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作（保括膨胀和腐蚀的组合操作）都叫形态学变换。
opencv里有包：cv2.morphologyEx()
morphology ：译文 形态学
使用python +opencv讲解
开运算
开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀
morphologyEx
运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k)
cv2.MORPH_OPEN:开运算
import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("opening.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
k=np.ones((10,10),np.uint8)
r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_OPEN,k)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
闭运算
对图像进行先膨胀，再腐蚀。
有助于关闭前景物体上的小孔，或者小黑点。
morphologyEx
运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_CLOSE,卷积核k)
cv2.MORPH_CLOSE:闭运算
合理选择卷积核大小，太小了无法去除前景图的黑点
import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("closing.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
k=np.ones((10,10),np.uint8)
r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_CLOSE,k)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
梯度运算
对二值图像分别进行膨胀和腐蚀操作。
然后膨胀图像-腐蚀图像=结果
（像素相减）0-0=0,1-1=0,1-0=1
运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_GRADIENT,卷积核k)
cv2.MORPH_GRADIENT:闭运算
import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("gradient.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
k=np.ones((5,5),np.uint8)
r=cv2.morphologyEx(o,cv2.MORPH_GRADIENT,k)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
以上是opencv形态学变换的方法的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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