Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 45 篇。
基础知识铺垫
今天咱们对 OpenCV 形态学操作进行一下回顾，在之前的博客中已经进行了首次学习，如果你还没有看到，可以翻阅 本篇博客，当然还有这篇博客后面的那篇博客。
腐蚀与膨胀
先上结论，腐蚀就是吃掉边缘，膨胀就是扩展边缘。
这次测试前，橡皮擦提前准备了一张图片，测试起来就方便多了，下图的亮点是漂亮（注意这个图的背景色是纯白色）。
对其进行腐蚀操作的代码是：
import cv2 as cvimport numpy as npsrc = cv.imread("./t2.png")gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化ret, thresh = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)# 腐蚀kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)dst = cv.erode(thresh, kernel=kernel)
cv.imshow("dst", dst)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()
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运行时候，发现文字加粗加黑了，这里要记住，腐蚀是把白色像素吃掉，黑色像素区域越来越多。
如果我们只是单纯的想要去掉原图中的细线，在做二值化的时候，注意反向操作，修改代码如下：
# 二值化ret, thresh = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)# 腐蚀kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)dst = cv.erode(thresh, kernel=kernel)
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卷积核调小一些，要不主要的文字都给腐蚀掉了。
膨胀操作，让白色像素区域变多。
import cv2 as cvimport numpy as npsrc = cv.imread("./t2.png")gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化ret, thresh = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)# 腐蚀kernel = np.ones((3, 2), np.uint8)dst1 = cv.erode(thresh, kernel=kernel)# 膨胀dst2 = cv.dilate(dst1, kernel=kernel)
image = np.vstack((dst1,dst2))cv.imshow("image", image)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()
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开闭操作
开运算与闭运算就是将腐蚀与膨胀合并到了一个函数中，详细说明在橡皮擦的博客 也有说明。
我们可以应用 cv2.morphologyEx 函数解决开闭运算，后面的顶帽与黑帽也是应用该函数。
不断的进行开运算，会看到黑色的区域一点点的被腐蚀掉了，白色区域逐渐扩大，因为开运算时先腐蚀后膨胀。
# 开操作kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)dst1 = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_OPEN, kernel,iterations=1)dst2 = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_OPEN, kernel,iterations=2)dst5 = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_OPEN, kernel,iterations=5)dst10 = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_OPEN, kernel,iterations=10)
image = np.hstack((dst1,dst2,dst5,dst10))
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闭运算结果，黑色区域逐渐扩大。
顶帽与黑帽
顶帽也叫做礼帽顶帽：原图像与开运算结果图之差黑帽：闭运算结果图与原图像之差
这个地方细琢磨就有趣了，开运算结果可以去除噪声，顶帽是用原图像减去开运算结果，那岂不是为了获取噪声？实际测试之后还真就得到了噪声。
# 开操作kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)open_img = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
# 顶帽运算dst = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_TOPHAT, kernel)image = np.hstack((gray, open_img, dst))
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黑帽操作，得到图像内部的小孔，或前景色的小黑点，下面的图像中在白色星星中可以获取一个笑脸，即前景色中的小黑点。
# 闭运算kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)close_img = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
# 黑帽运算dst = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)image = np.hstack((gray, close_img, dst))cv.imshow("image", image)
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形态学梯度（Gradient）
简单说就是用膨胀之后的图像，减去腐蚀后的图像，得到的就是梯度图像。形态学梯度的处理结果是图像中物体的边界。
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)# 闭运算close_img = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)# 开运算open_img = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)# 梯度运算result = cv.morphologyEx(thresh, cv.MORPH_GRADIENT, kernel, iterations=1)
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橡皮擦的小节
希望今天的 1 个小时你有所收获，我们下篇博客见~
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