OpenCV实战 | 利用形态学运算提取音符

图像形态学运算即为涉及对物体进行调整以改变其形状的技术。其中形态学操作的基础类型主要包括膨胀作用、侵蚀作用以及开闭运算；这些操作通常应用于二值化图像。

本文将首先阐述形态学中经典的处理操作的理论基础部分。接着阐述这些操作在OpenCV中的具体函数及其参数设置意义。最后以提取图像中的音符为例，全面阐述上述内容。

1 形态学操作

1.1 腐蚀

腐蚀过程通过将一个核与一个图像进行卷积来实现这一操作，在此过程中所使用的核可以具有多种形状形式包括大小为3 \times 3的标准方形核以及大小为5 \times 1的长条形结构等；这些结构都包含一个确定的参考点基准在这一前提下该基准位于核心位置上以确保操作的有效性

采用核与图像进行卷积运算即实现滑动窗口的过程，在这一过程中腐蚀操作每次计算核在图像中占据的区域最小占据量并将该最小占据量赋予权重给当前像素位置上的像素点权重值。

以下图为例，在原图中取一个特定的位置作为参考点。若该参考点位于第二行第八列的位置（起始位置为零），则该核覆盖范围将形成一个以该参考点为中心的小正方形。在此小正方形区域内所有像素中的最小灰度值为零，则腐蚀操作后该位置处对应的灰度值将被设置为零；类似地，在另一情况下若取第四行第四列为参考点，则其对应的小正方形内所有像素中的最小灰度值将被设置为最大可能值255。

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