Python+OpenCV教程12：腐蚀与膨胀
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原文：Python+OpenCV教程12：腐蚀与膨胀
学习常用形态学操作：腐蚀膨胀，开运算和闭运算。图片等可到源码处下载。
目标
- 了解形态学操作的概念
- 学习膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等形态学操作
- OpenCV函数：cv2.erode(), cv2.dilate(), cv2.morphologyEx()
教程
啥叫形态学操作
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"，看下图就明白了：
形态学操作一般作用于二值化图，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分！
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（小胖福利(●ˇ∀ˇ●)）
OpenCV中用cv2.erode()函数进行腐蚀，只需要指定核的大小就行：
img = cv2.imread('j.bmp', 0)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img, kernel) # 腐蚀
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
经验之谈：很多人对开闭运算的作用不是很清楚（好吧，其实是比较容易混◑﹏◐），但看上图↑，不用怕：如果我们的目标物体外面有很多无关的小区域，就用开运算去除掉；如果物体内部有很多小黑洞，就用闭运算填充掉。
接下来的3种形态学操作并不常用，大家有兴趣可以看看（因为较短，没有做成番外篇）：
其他形态学操作
- 形态学梯度：膨胀图减去腐蚀图，
dilation - erosion，这样会得到物体的轮廓：
img = cv2.imread('school.bmp', 0)
gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
- 顶帽：原图减去开运算后的图：
src - opening
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
- 黑帽：闭运算后的图减去原图：
closing - src
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
小结
- 形态学操作就是改变物体的形状，如腐蚀使物体"变瘦"，膨胀使物体"变胖"
- 先腐蚀后膨胀会分离物体，所以叫开运算，常用来去除小区域物体
- 先膨胀后腐蚀会消除物体内的小洞，所以叫闭运算。开/闭理解了之后很容易记忆噢(⊙o⊙)
