腐蚀与膨胀

形态学操作

形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是"变瘦"，膨胀就是"变胖"

腐蚀

腐蚀的效果是把图片"变瘦"，其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小区域内有一个是0该像素点就为0：

这样原图中边缘地方就会变成0，达到了瘦身目的

OpenCV中用cv2.erode()函数进行腐蚀，只需要指定核的大小就行：

import cv2 as cv

src = cv.imread("./img/morph-j.jpg",cv.IMREAD_GRAYSCALE)

kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3))
print(kernel)
# 腐蚀操作
dst = cv.erode(src,kernel,iterations=1)

cv.imshow("src",src)
cv.imshow("dst",dst)
cv.waitKey()

这个核也叫结构元素，因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的。结构元素可以是矩形/椭圆/十字形，可以用cv2.getStructuringElement()来生成不同形状的结构元素，比如：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))  # 矩形结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))  # 椭圆结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5))  # 十字形结构

膨胀

膨胀与腐蚀相反，取的是局部最大值，效果是把图片"变胖"：

dilation = cv2.dilate(img, kernel)  # 膨胀

开/闭运算

先腐蚀后膨胀叫开运算（因为先腐蚀会分开物体，这样容易记住），其作用是：分离物体，消除小区域。这类形态学操作用cv2.morphologyEx()函数实现：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))  # 定义结构元素

img = cv2.imread('j_noise_out.bmp', 0)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)  # 开运算

闭运算则相反：先膨胀后腐蚀（先膨胀会使白色的部分扩张，以至于消除/"闭合"物体里面的小黑洞，所以叫闭运算）

img = cv2.imread('j_noise_in.bmp', 0)
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)  # 闭运算