Python从0到1丨图像增强及运算：形态学开运算、闭运算和梯度运算

摘要：本文主要介绍图像形态学处理，详细讲解了图像开运算、闭运算和梯度运算。数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法，其基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中对应形状以达到对图像分析和识别目的。

本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十八.图像增强及运算篇之形态学开运算、闭运算和梯度运算》，作者： eastmount 。

本文主要介绍图像形态学处理，详细讲解了图像开运算、闭运算和梯度运算。数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法，其基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中对应形状以达到对图像分析和识别目的。

一.图像开运算

开运算一般能平滑图像的轮廓，削弱狭窄部分，去掉较细的突出。闭运算也是平滑图像的轮廓，与开运算相反，它一般熔合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。图像开运算是图像依次经过腐蚀、膨胀处理的过程，图像被腐蚀后将去除噪声，但同时也压缩了图像，接着对腐蚀过的图像进行膨胀处理，可以在保留原有图像的基础上去除噪声。其原理如图1所示。

设A是原始图像，B是结构元素图像，则集合A被结构元素B做开运算，记为A◦B，其定义为：

换句话说，A被B开运算就是A被B腐蚀后的结果再被B膨胀。图像开运算在OpenCV中主要使用函数morphologyEx()，它是形态学扩展的一组函数，其函数原型如下：

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

• src表示原始图像
• cv2.MORPH_OPEN表示图像进行开运算处理
• kernel表示卷积核，可以用numpy.ones()函数构建

图像开运算的代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
#读取图片
src = cv2.imread("test01.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像开运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()