形态学操作是基于形状的一系列图像处理操作。
文章目录 形态学操作集合获取形态学运算的卷积核膨胀腐蚀形态学处理效果对比
形态学操作集合
膨胀（Dilate）
对图像中的高亮部分进行膨胀，是求局部最大值的操作，可以消除一些细小的暗点和暗线。
腐蚀（erode）
对原图中的高亮部分进行腐蚀，是求局部最小值的操作，可以消除一些细小的亮点和亮线。
形态学梯度（Morphological Gradient）
是膨胀图与腐蚀图之差， 可以用来保留物体的边缘轮廓。
开运算（Opening Operation）
先腐蚀后膨胀，在消除一些细小的亮点和亮线、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
闭运算(Closing Operation)
先膨胀后腐蚀，在消除一些细小的暗点和暗线的同时并不明显改变其面积。
顶帽运算（Top Hat）
原图与开运算的结果图之差，可以分离比邻近点亮一些的斑块。
黑帽运算（Black Hat）
闭运算的结果图与原图之差，可以分离比邻近点暗一些的斑块。
一般使用 getStructuringElemen() 函数，返回指定形状和尺寸的形态学卷积核。
函数原型：
def getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None)参数：
shape：表示卷积核的形状，有如下三种：
矩形：MORPH_RECT = 0
交叉形:：MORPH_CROSS = 1
椭圆形:：MORPH_ELLIPSE = 2
ksize：表示卷积核的尺寸
anchor：表示卷积核锚点的位置，有默认值Point(-1,-1)，表示锚点位于中心。且需要注意，十字形卷积核的形状唯一依赖于锚点的位置。而在其他情况下，锚点只是影响了形态学运算结果的偏移。
使用矩形卷积核进行形态学处理：
使用交叉形卷积核进行形态学处理：
使用椭圆形卷积核进行形态学处理：
函数原型：
def dilate(src, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None)参数：
src：输入图像，即源图像，通道数量任意
kernel：膨胀操作的核，可以使用getStructuringElement()函数获取
dst：输出的目标图像
anchor：锚的位置，其有默认值（-1，-1），表示锚位于中心
iterations：迭代使用erode()函数的次数，默认值为1
borderType：用于推断图像外部像素的某种边界模式，有默认值BORDER_DEFAULT
borderValue：当边界为常数时的边界值，有默认值morphologyDefaultBorderValue()
腐蚀函数原型：
def erode(src, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None)参数：
src：输入图像，即源图像，通道数量任意
kernel：膨胀操作的核，可以使用getStructuringElement()函数获取
dst：输出的目标图像
anchor：锚的位置，其有默认值（-1，-1），表示锚位于中心
iterations：迭代使用erode()函数的次数，默认值为1
borderType：用于推断图像外部像素的某种边界模式，有默认值BORDER_DEFAULT
borderValue：当边界为常数时的边界值
形态学处理函数原型：
def morphologyEx(src, op, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None)参数：
src：输入图像，即源图像，通道数量任意
op：表示形态学运算的类型，可以是如下之一的标识符：
MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）
MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）
MORPH_GRADIENT -形态学梯度（Morphological gradient）
MORPH_TOPHAT - “顶帽”（“Top hat”）
MORPH_BLACKHAT - “黑帽”（“Black hat“）
kernel：膨胀操作的核，可以使用getStructuringElement()函数获取
dst：输出的目标图像
anchor：锚的位置，其有默认值（-1，-1），表示锚位于中心
iterations：迭代使用erode()函数的次数，默认值为1
borderType：用于推断图像外部像素的某种边界模式，有默认值BORDER_DEFAULT
borderValue：当边界为常数时的边界值
效果对比使用 5 × 5 5 times 5 5×5的卷积核进行形态学处理：
使用 9 × 9 9 times 9 9×9的卷积核进行形态学处理：
import cv2def process(x): k = cv2.getTrackbarPos('ksize', 'process') MorphShapes = cv2.getTrackbarPos('MorphShapes', 'process') if k % 2 == 0: return kernel = cv2.getStructuringElement(MorphShapes,(k, k)) dilate = cv2.dilate(gray, kernel) close = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) erode = cv2.erode(gray, kernel) open_o = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) gradient = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel) top_hat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) black_hat = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) cv2.imshow('dilate', dilate) cv2.imshow('close', close) cv2.imshow('erode', erode) cv2.imshow('open', open_o) cv2.imshow('gradient', gradient) cv2.imshow('top_hat', top_hat) cv2.imshow('black_hat', black_hat)MorphShapes = 0ksize = 3cv2.namedWindow('process')img = cv2.imread("./91_frame.png")gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('process', img)cv2.createTrackbar('ksize', 'process', ksize, 25, process)cv2.createTrackbar('MorphShapes', 'process', MorphShapes, 2, process)process(0)if cv2.waitKey(0) == 27: cv2.destroyAllWindows()经过形态学处理之后的边缘检测效果对比：
原图 / 膨胀后边缘检测
边缘检测 / 闭运算后边缘检测