目录
一、为什么要进行图像处理？
二、图像形态学的四种基本操作
1、图像膨胀
1.1、基本概念
1.2、膨胀函数代码展示
2、图像腐蚀
2.1、基本概念
2.2、腐蚀函数代码展示
3、图像开运算
3.1、基本概念
3.2、开运算函数代码展示
4、图像闭运算
4.1、基本概念
4.2、闭运算函数代码展示
5、图像梯度运算
5.1、基本概念
5.2、梯度运算函数代码展示
三、总结
一、为什么要进行图像处理？
图像处理可以通过增强、复原、几何变换、代数运算、滤波处理等技术，对受到污染、干扰等因素影响产生的低清晰度、变形等图像质量问题进行有效的改善，以达到人眼主观满意或较满意的效果。而且图像处理可以通过边缘检测、图像分割、纹理分析等技术，提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。
二、图像形态学的四种基本操作
1、图像膨胀
1.1、基本概念
图像膨胀类似于“领域扩张”，是一种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域。这种运算将图像的高亮区域或白色部分进行扩张，使得运行结果图比原图的高亮区域更大。其运算符是“⊕”，可以通过定义的结构元素或卷积核与原始图像进行卷积操作实现。在二值图像中，膨胀运算可以用“与”运算来实现。具体来说，就是用结构元素扫描图像的每一个像素，如果结构元素覆盖的区域中至少有一个像素值为1，则将该像素的值设为1。这样，图像中的高亮区域就会扩大，实现了膨胀的效果。需要注意的是，膨胀运算并不改变原始图像中像素值为0的区域。原图膨胀结果如下图所示：
原图像：
结构元素：
膨胀后结果：
1.2、膨胀函数代码展示
膨胀函数：
cv2.dilate(img, kernel, iteration)-
img：需要进行膨胀操作的原始图像。 -
kernel：用于膨胀操作的结构元素或卷积核。 -
iteration：可选参数，表示膨胀操作的迭代次数。如果指定了这个参数，那么膨胀操作将会重复执行指定次数。
实际案例展示：
wenzi = cv2.imread('wenzi.png')#读取原图像
cv2.imshow('src',wenzi)
cv2.waitKey(100000)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8) #设置kenenel大小
wenzi_new = cv2.dilate(wenzi,kernel,iterations=2) #膨胀操作
cv2.imshow('wenzi_new',wenzi_new)
cv2.waitKey(100000)原图：
膨胀后图像：
2、图像腐蚀
2.1、基本概念
图像腐蚀类似于“领域被蚕食”，是一种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极小区域。这种运算将图像的高亮区域或白色部分进行缩减细化，使得运行结果图比原图的高亮区域更小。其运算符是“Θ”，可以通过定义的结构元素或卷积核与原始图像进行卷积操作实现。在二值图像中，腐蚀运算可以用“与”运算来实现。具体来说，就是用结构元素扫描图像的每一个像素，如果结构元素覆盖的区域中所有像素值都为1，则将该像素的值设为1。这样，图像中的高亮区域就会缩小，实现了腐蚀的效果。需要注意的是，腐蚀运算并不改变原始图像中像素值为0的区域。原图腐蚀结果如下图所示：
原图：
腐蚀元素：
腐蚀后结果：
2.2、腐蚀函数代码展示
腐蚀函数：
cv2.erode(src, kernel, dst,anchor,iterations,borderType,borderValue)-
src：原始图像，即需要进行腐蚀操作的图像。 -
kernel：用于腐蚀操作的结构元素或卷积核。 -
dst：可选参数，表示腐蚀操作后的输出图像。如果不指定该参数，那么函数将返回一个新的图像对象。 -
anchor：可选参数，表示结构元素的锚点位置。默认情况下，锚点位于结构元素的中心。 -
iterations：可选参数，表示腐蚀操作的迭代次数。如果指定了这个参数，那么腐蚀操作将会重复执行指定次数。 -
borderType：可选参数，表示图像边界的类型。如果指定了这个参数，那么函数将会在腐蚀操作前对图像进行边界处理。 -
borderValue：可选参数，表示边界值。如果指定了borderType参数，那么该参数表示用于边界处理的像素值。
实际案例展示：
import numpy as np
import cv2
sun = cv2.imread('sun.png')
cv2.imshow('src',sun)
cv2.waitKey(100000)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8) #设置kenenel大小
erosion_1 = cv2.erode(sun,kernel,iterations=5) #进行腐蚀操作
cv2.imshow('erosion_1',erosion_1)
cv2.waitKey(100000)腐蚀后图像：
3、图像开运算
3.1、基本概念
图像开运算是图像依次经过腐蚀、膨胀处理后的过程。具体来说，图像被腐蚀后，可以去除噪声，但也会压缩图像；接着对腐蚀过的图像进行膨胀处理，可以进一步去除噪声，并恢复原有图像的大小。开运算能够去除图像中的小物体，在纤细点分离物体，平滑较大物体的边界同时并不明显改变其面积。
3.2、开运算函数代码展示
cv2.morphologyEx(src, op, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None)上述为形态学扩展操作的函数代码，适用于开运算、闭运算以及梯度运算等，下述不再重复。
-
op：指定的形态学操作类型，可以是开运算(cv2.MORPH_OPEN)、闭运算(cv2.MORPH_CLOSE)、梯度运算(cv2.MORPH_GRADIENT)等。 -
dst：可选参数，表示形态学操作后的输出图像。如果不指定该参数，那么函数将返回一个新的图像对象。 -
anchor：可选参数，表示结构元素的锚点位置。默认情况下，锚点位于结构元素的中心。 -
iterations：可选参数，表示形态学操作的迭代次数。如果指定了这个参数，那么形态学操作将会重复执行指定次数。 -
borderType：可选参数，表示图像边界的类型。如果指定了这个参数，那么函数将会在形态学操作前对图像进行边界处理。 -
borderValue：可选参数，表示边界值。如果指定了borderType参数，那么该参数表示用于边界处理的像素值。
实际案例展示：
zhiwen = cv2.imread('zhiwen.png')
cv2.imshow('src',zhiwen)
cv2.waitKey(100000)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8) #设置kenenel大小
zhiwen_new = cv2.morphologyEx(zhiwen,cv2.MORPH_OPEN,kernel) #开运算
cv2.imshow('zhiwen_new',zhiwen_new)
cv2.waitKey(100000)原图像：
开运算图像结果：
4、图像闭运算
4.1、基本概念
图像闭运算是图像依次经过膨胀、腐蚀处理后的过程。具体来说，图像先膨胀，后腐蚀，它能够帮助关闭前景物体内部的小孔，或去除物体上的小黑点。闭运算能够填平小湖（即小孔），弥合小裂缝，而总的位置和形状不变。
4.2、闭运算函数代码展示
基于上述开运算后，图像仍有部分噪音没有去除，下列代码进行图像闭运算。
实际案例展示：
zhiwen = cv2.imread('zhiwen_duan.png')
cv2.imshow('src',zhiwen)
cv2.waitKey(100000)
kernel = np.ones((4,4),np.uint8) #设置kenenel大小
zhiwen_new = cv2.morphologyEx(zhiwen,cv2.MORPH_CLOSE,kernel) #闭运算
cv2.imshow('zhiwen_new',zhiwen_new)
cv2.waitKey(100000)图像闭运算结果：
5、图像梯度运算
5.1、基本概念
图像梯度运算是一种形态学操作，它通过计算图像膨胀结果与腐蚀结果的差值，得到图像的边界信息。具体来说，膨胀操作是将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，而腐蚀操作则是将图像中的高亮区域缩小。因此，通过计算膨胀与腐蚀的差值，可以得到图像中物体的边缘轮廓，即图像的梯度信息。这种操作可以用于提取图像中的边缘特征，增强图像的可视化效果，以及进行图像分割和识别等任务。
5.2、梯度运算函数代码展示
wenzi = cv2.imread('wenzi.png')
cv2.imshow('wenzi_new',wenzi)
cv2.waitKey(100000)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8) #设置kenenel大小
bianyuan = cv2.morphologyEx(wenzi,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel)#梯度运算
cv2.imshow('bianyuan',bianyuan)
cv2.waitKey(100000)梯度运算图像结果：
原图：
梯度运算图像结果：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-757340.html
三、总结
通过这些形态学操作，我们可以更好地理解图像处理的基本原理和方法，掌握图像处理的基本技能，为进一步的图像分析和处理打下基础。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-757340.html
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