opencv学习25之开运算 闭运算 形态梯度 顶帽 黑帽

上一篇阐述了形态学基础运算膨胀与腐蚀的相关内容。
本篇将进一步探讨基于膨胀与腐蚀的操作来执行更为复杂的形态学图像处理过程。
首先形态学的核心在于提取物体的拓扑特征及其相关信息。
它通过特定的数学运算揭示物体的本质结构，在实际应用中主要涉及以下两个方面：
(1) 通过形态学的基本运算对图像进行观察分析以提升质量…
(2) 分析并定义图像的几何参数包括面积、周长等特征…
此外我们还将深入研究基于这两种基本操作实现的一系列复杂形态学变换：
包括开运算闭运算以及其衍生的应用如梯度分析骨架提取等技术。
具体而言开运算是先执行腐蚀操作后紧接着进行一次膨胀运算…

    dst=open(src,element)=dilate(erode(src,element))

通过排除孤立的小物体（假设这些小物体与背景相比更为明亮），开运算处理后的结果成功去除了那些无法容纳结构元素的对象区域，并使对象边界更加圆滑地过渡；同时分离了狭窄连接部位中的边缘细微凸起部分，并剔除了外围轮廓中的边缘细微凸起部分；如图所示：左图为原始图像，在右图中可以看到经过开运算处理后字母拐弯处原有的白色空间已被去除。

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