开、闭、梯度、顶帽、黑帽运算
开运算：腐蚀+膨胀
闭运算：膨胀+腐蚀
梯度：膨胀与腐蚀的差值图像
顶帽：原图-开运算
黑帽：原图-闭运算
dst = cv2.morphologyEx(img, Type, kernel)
img：进行操作的原图
kernel：噪点大，用大核
Type：
- MORPH_OPEN/MORPH_CLOSE（开闭运算）
- MORPH_GRADIENT(梯度运算)
- MORPH_TOPHAT/MORPH_BLACKHAT（顶黑帽）
便捷API，帮助我们获得指定大小的卷积核
kernel = cv2.getStructuringElement(type, Size)
Type：MORPH_RECT(矩形)；MORPH_ELLIPSE(椭圆形部分为1)；MORPH_CROSS(十字架部分为1)
Size：（3， 3）；（5， 5）
开运算：去除背景的小噪点
闭运算：去除前景里的小噪点
梯度运算：获得增强物体的轮廓
顶帽：得到大图像外的小图形
原图-开运算（即先腐蚀小斑点，在膨胀到原来大小）=保留的小斑点
黑帽：得到大图形内的小图形
黑帽：原图-闭运算（腐蚀掉物体前景里的小斑点）
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('hui2.png',0) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) dilation = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1) opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel) cv2.imshow("src", img) cv2.imshow("erosion", erosion) cv2.imshow("dilation", dilation) cv2.imshow("opening", opening) cv2.imshow("closing", closing) cv2.imshow("gradient", gradient) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()