用opencv实验形态学开运算和闭运算
基于OpenCV的水银体温计示数实时检测
基于OpenCV的水银体温计示数实时检测姚坤【摘要】为了实现对水银体温计产品的在线非接触式检测,设计一种示数检测系统;基于特殊的机械运载平台设计配合线阵相机对体温计产品进行图像采集,基于OpenCV开源视觉库对图像进行处理,提出一种基于模板匹配和纵向扫描端点查找的图像搜索算法,通过确定刻度线和水银柱升降端在图像中的相对位置关系计算体温计示数;不借助外部测量仪器对产品示数进行实时检测,可有效取代传统的人工操作方式;实验结果表明,该系统运行稳定且具有较好的实时性,检测精度较高,满足测量不确定度小于0.1℃的检测要求.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)001【总页数】4页(P89-91,101)【关键词】示数检测;线阵相机;模板匹配;纵向扫描;OpenCV【作者】姚坤【作者单位】中国电信股份有限公司山东分公司,山东菏泽274000【正文语种】中文【中图分类】TP391.4水银体温计是目前使用最广泛的体温测量工具，在体温计的市场份额中占据着大部分比重。
在水银体温计的生产过程中，产品的检定是出厂前必不可少的步骤。
目前国内的生产线上普遍采用的检定方法是将产品放置在一定温度的恒温水箱中，一段时间后，取出进行人工目测，根据示数判断是否合格。
传统方法存在准确度差、效率低等问题，由于生产环境对温控的严格要求，车间的高温会导致人员易疲劳等问题，从而检测结果更易受主观因素的影响。
随着技术水平的不断提高，机器代替人工进行智能化生产检测已经成为工业发展的趋势。
在已有的相关研究中，陈恪等人提出一种基于边缘检测和霍夫变换的温度计检测方法[1]。
另外，向毅等人提出一种基于霍夫变换和形态学运算的温度计读数识别方法，可有效读数温度计示数[2]。
但是对于三棱体温计的检测以上方法适用性不强，且缺少系统化的相关设计，难以实现产品的在线检定。
本文为了实现不借助外部测量仪器，对体温计进行实时检定的目的，设计了一套水银体温计示数检测系统。
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现
基于OpenCV图像处理系统的开发与实现刘培军;马明栋;王得玉【摘要】In the research of digital image processing technology, when a small number of images are processed, various image processing algorithms are generally used for programming according to different requirements, and there are a lot of repetitive work. However, when the amount of digital image data is large and the real-time requirement of processed images is high, all images are processed, codes and algorithms are written manually, which is quite difficult and inefficient. In order to effectively solve the above problems, based on OpenCV computer vision library and under the integrated development environment of Qt Creator, we develop and implement an image processing system of object-oriented programming with better interface and convenient for users. The practice of digital image processing shows that the system can process images efficiently and quickly.%在数字图像处理技术的研究过程中,基于平时对少量图像进行处理时,一般都是针对不同需求运用各种图像处理算法进行编程,存在着许多重复性工作.而当数字图像数据量非常大且对处理的图像实时性要求非常高时,对所有图像进行处理,代码以及算法的实现都通过人工进行编写,存在着相当大的难度且效率十分低下.为有效解决上述问题,以OpenCV计算机视觉库为基础,在Qt Creator 集成开发环境下,采用面向对象编程,开发并实现了一款界面良好,方便用户使用的图像处理系统.通过对大量数字图像处理的实践表明,该系统能够有效快速地对图像进行处理.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)003【总页数】5页(P127-131)【关键词】图像处理算法;OpenCV;Qt Creator;面向对象;图像处理系统【作者】刘培军;马明栋;王得玉【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院, 江苏南京 210003;南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏南京 210023;南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP3020 引言在计算机技术如此成熟的今天，图像处理理论与技术已经得到了较为全面的发展并在持续不断的优化创新中，尤其在人工智能、航空航天、工业部件检测、交通、医学等领域得到了广泛应用[1-2]。
二值形态学膨胀、腐蚀、开、闭运算opencv
【二值形态学膨胀、腐蚀、开、闭运算opencv的深度解析】一、概念介绍1. 二值形态学在图像处理中，二值形态学是一种针对二值图像进行的形态学操作，主要包括膨胀、腐蚀、开、闭运算等。
2. 膨胀膨胀是二值形态学中的一种基本操作，它能够使目标区域扩张并填充内部的空洞，从而使目标变大。
3. 腐蚀腐蚀是二值形态学中的另一种基本操作，它能够使目标区域收缩并去除边缘细节，从而使目标变小。
4. 开运算开运算是先腐蚀后膨胀的组合操作，可以用来去除图像中的噪声和小的干扰目标。
5. 闭运算闭运算是先膨胀后腐蚀的组合操作，可以用来填补图像中的小孔和裂缝。
二、深入探讨1. 膨胀的原理和作用膨胀通过结构元素的滑动来扩张目标区域，可以使目标变大，填充空洞，连接断裂的目标，是图像处理中常用的操作之一。
2. 腐蚀的原理和作用腐蚀通过结构元素的滑动来收缩目标区域，可以使目标变小，去除边缘细节，分离接触的目标，也是图像处理中常用的操作之一。
3. 开闭运算的应用场景开运算通常用于去除图像中的小噪声和杂点，可以平滑目标轮廓，提高目标边缘的连通性；闭运算通常用于填补图像中的小孔和断裂，可以使目标更加完整，减少断裂和裂缝。
4. opencv中的二值形态学函数opencv提供了丰富的二值形态学函数，可以方便地进行膨胀、腐蚀、开、闭运算，如cv2.dilate()、cv2.erode()、cv2.morphologyEx()等，可以通过设置结构元素的形状和大小来调整操作效果。
5. 个人观点和理解对于二值形态学操作，我认为膨胀和腐蚀是其基础，而开闭运算则是在这两者基础上的进一步应用，能够更加精细地处理目标区域，去除干扰和噪声，提取有效信息。
在实际应用中，需要根据具体情况选择不同的操作和参数，以达到最佳的处理效果。
三、总结回顾通过本文的介绍和分析，我们深入理解了二值形态学中的膨胀、腐蚀、开、闭运算的原理和作用，以及在opencv中的应用方式。
我们也从个人观点出发，探讨了这些操作的实际意义和效果。
形态学的原理以及应用场景(含源码)
形态学的原理以及应用场景（含源码）转自：摘要：形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支。
用数学形态学（也称图像代数）表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。
基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。
形态学图像处理的基本运算有：•膨胀和腐蚀（膨胀区域填充，腐蚀分割区域）•开运算和闭运算（开运算去除噪点，闭运算填充内部孔洞）•击中与击不中•顶帽变换，黑帽变换形态学的应用：消除噪声、边界提取、区域填充、连通分量提取、凸壳、细化、粗化等；分割出独立的图像元素，或者图像中相邻的元素；求取图像中明显的极大值区域和极小值区域；求取图像梯度在讲各种形态学操作之前，先来看看结构元素：膨胀和腐蚀操作的核心内容是结构元素。
（后面的开闭运算等重要的也是结构元素的设计，一个合适的结构元素的设计可以带来很好的处理效果OpenCV里面的API介绍：Mat kernel = getStructuringElement(int shape,Size ksize，Point anchor）;一，腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是最基本的形态学操作，腐蚀和膨胀都是针对白色部分（高亮部分）而言的。
•膨胀就是使图像中高亮部分扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域（是求局部最大值的操作）•腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域（是求局部最小值的操作）膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：1、消除噪声2、腐蚀分割(isolate)出独立的图像元素，膨胀在图像中连接(join)相邻的元素。
3、寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域4、求出图像的梯度opencv中膨胀/腐蚀API:(两者相同）void dilate/erode( const Mat& src, //输入图像（任意通道的）opencv实现：Mat src1 = imread("D:/opencv练习图片/腐蚀膨胀.png");图片膨胀：图片[图片上传中...(image-e5cbf7-1637738882548-13)]1️⃣ 腐蚀操作的原理就是求局部最小值的操作，并把这个最小值赋值给参考点指定的像素。
OpenCV常用库函数
OpenCV常⽤库函数⼀、core模块1、Mat - 基本图像容器Mat 是⼀个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺⼨，存储⽅法，存储地址等信息）和⼀个指向存储所有像素值的矩阵（根据所选存储⽅法的不同矩阵可以是不同的维数）的指针。
创建Mat对象⽅法：11->Mat() 构造函数:2 Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));3int sz[3] = {2,2,2};4 Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));52->Create() function: 函数6 M.create(4,4, CV_8UC(2));73-> 初始化zeros(), ones(), :eyes()矩阵8 Mat E = Mat::eye(4, 4, CV_64F);9 Mat O = Mat::ones(2, 2, CV_32F);10 Mat Z = Mat::zeros(3,3, CV_8UC1);114->⽤逗号分隔的初始化函数:12 Mat C = (Mat_<double>(3,3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);常⽤操作：1 Mat A, C; // 只创建信息头部分2 A = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 这⾥为矩阵开辟内存3 Mat B(A); // 使⽤拷贝构造函数4 C = A; // 赋值运算符5 Mat D (A, Rect(10, 10, 100, 100) ); // using a rectangle6 Mat E = A(Range:all(), Range(1,3)); // using row and column boundaries7 Mat F = A.clone();8 Mat G;9 A.copyTo(G); //使⽤函数 clone() 或者 copyTo() 来拷贝⼀副图像的矩阵。
形态学开运算和闭运算公式
形态学开运算和闭运算公式
形态学开运算和闭运算是图像处理中常用的两种形态学操作。
形态学开运算可以用来消除图像中的小噪点，并使边缘更加清晰；形态学闭运算则可以填充图像中的空洞，并使目标更加完整。
形态学开运算的公式可以表示为：
开运算(A) = 腐蚀(A, B) ⊛ 膨胀(A, B)
其中，A代表输入图像，B代表结构元素（也称为模板），⊛代表形态学腐蚀操作，⊕代表形态学膨胀操作。
形态学闭运算的公式可以表示为：
闭运算(A) = 膨胀(A, B) ⊛ 腐蚀(A, B)
形态学开运算和闭运算的操作步骤如下：
1. 对输入图像A进行形态学腐蚀操作，记为C1 = 腐蚀(A, B)；
2. 对C1进行形态学膨胀操作，记为D1 = 膨胀(C1, B)；
3. 对输入图像A进行形态学膨胀操作，记为D2 = 膨胀(A, B)；
4. 对D2进行形态学腐蚀操作，记为C2 = 腐蚀(D2, B)；
5. 形态学开运算结果为D1，形态学闭运算结果为C2。
形态学开运算和闭运算可以应用于各种图像处理任务中。
例如，在目标检测中，可以先进行形态学开运算来消除噪点和细小的边缘，然后再进行闭运算来填充目标内部的空洞，从而得到更准确的目标边界。
形态学开运算和闭运算是图像处理中常用的操作，可以通过腐蚀和膨胀操作来改善图像的质量和准确性。
它们在各种图像处理任务中发挥着重要的作用，对于提高图像处理的效果具有重要的意义。
多媒体技术实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对多媒体技术的理解，掌握多媒体的基本处理方法，包括图像处理、音频处理和视频处理等。
通过实验，培养学生动手能力、分析问题和解决问题的能力，以及团队合作精神。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 图像处理软件：OpenCV4. 音频处理软件：PyAudio5. 视频处理软件：FFmpeg三、实验内容1. 图像处理（1）图像读取与显示使用OpenCV库读取图像文件，并使用imshow函数显示图像。
（2）图像滤波对图像进行高斯滤波、均值滤波和锐化处理，观察滤波效果。
（3）图像边缘检测使用Canny算法对图像进行边缘检测，观察边缘效果。
（4）图像形态学操作对图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等形态学操作，观察形态学效果。
2. 音频处理（1）音频播放与录制使用PyAudio库播放和录制音频文件。
（2）音频信号处理对音频信号进行低通滤波、高通滤波和带通滤波等处理，观察滤波效果。
（3）音频信号转换将音频信号从PCM格式转换为WAV格式，并观察转换效果。
3. 视频处理（1）视频读取与显示使用FFmpeg库读取视频文件，并使用imshow函数显示视频帧。
（2）视频帧提取从视频中提取连续帧，观察帧间差异。
（3）视频帧处理对视频帧进行灰度化、二值化、腐蚀、膨胀等处理，观察处理效果。
（4）视频编码与解码将视频编码为H.264格式，并解码为原始视频格式，观察编码和解码效果。
四、实验结果与分析1. 图像处理实验结果（1）读取并显示图像成功读取图像文件，并使用imshow函数显示图像。
（2）图像滤波通过高斯滤波、均值滤波和锐化处理，图像质量得到改善。
（3）图像边缘检测使用Canny算法对图像进行边缘检测，成功提取图像边缘。
（4）图像形态学操作通过腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等形态学操作，成功实现图像形态学变换。
2. 音频处理实验结果（1）音频播放与录制成功播放和录制音频文件。
OpenCV-Python系列之开运算与闭运算
OpenCV-Python系列之开运算与闭运算图像的腐蚀与膨胀是本次教程的核⼼——开运算与闭运算的基础，如果结构元素为圆形，则膨胀操作可填充图像中⽐结构元素⼩的孔洞以及图像边缘处⼩的凹陷部分。
⽽腐蚀可以消除图像中的⽑刺及细⼩连接成分，并将图像缩⼩，从⽽使其补集扩⼤。
但是，膨胀和腐蚀并⾮互为逆运算，所以它们可以结合使⽤。
在腐蚀和膨胀两个基本运算的基础上，可以构造出形态学运算簇，它由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集合操作(并、交、补等)组合成的所有运算构成。
例如，可使⽤同⼀结构元素，先对图像进⾏腐蚀然后膨胀其结果，该运算称为开运算；或先对图像进⾏膨胀然后腐蚀其结果，称其为闭运算。
开运算和闭运算是形态学运算族中两种最为重要的运算。
对于图像X及结构元素S，⽤符号表⽰S对图像X作开运算，⽤符号表⽰S对图像X作闭运算，它们的定义为：⾸先需要来了解⼀个函数：cv2.morphologyEx(src, op, kernel)参数说明:src传⼊的图⽚op进⾏变化的⽅式kernel表⽰定义的卷积核的⼤⼩以及形状op = cv2.MORPH_OPEN 进⾏开运算，指的是先进⾏腐蚀操作，再进⾏膨胀操作op = cv2.MORPH_CLOSE 进⾏闭运算，指的是先进⾏膨胀操作，再进⾏腐蚀操作开运算开运算指的就是对图像先进⾏腐蚀操作，然后再进⾏膨胀操作，⽽通常情况下，它是对图像的明亮的区域进⾏操作，可以消除图像中的⽩噪声，现在我们来看例⼦，先看⼀幅图像：现在我们想要消除图像中的⿊⾊的⽑刺，但是如果直接对图像进⾏开运算是不⾏的，因为开运算是对图像的明亮区域进⾏操作，看⼀下直接进⾏开运算会有什么效果：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('open.jpg',0)kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))open =cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel)cv2.imshow("img",img)cv2.imshow("result", open)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()可以看到，图像的⽑刺没有被去除，现在我们需要将原图进⾏阈值化翻转，也就是⿊⽩颠倒，这样才⽅便进⾏形态学的处理，我们在前⾯阈值部分讲过，这⾥就不再讲述了，直接看代码：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('open.jpg',0)threshold = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU)[1]cv2.imshow("img",img)cv2.imshow("thres",threshold)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()现在图像已经被⿊⽩颠倒了过来，现在我们可以开始进⾏开运算了，当然⾸先也是需要定义⼀个卷积核的，这在上个教程中已经谈到，在这⾥我们定义⼀个3*3的矩形卷积核：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('open.jpg',0)threshold = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU)[1]kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))open =cv2.morphologyEx(threshold,cv2.MORPH_OPEN,kernel)cv2.imshow("img",img)cv2.imshow("thres",threshold)cv2.imshow("result", open)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这样效果就显⽽易见了，如果我们将卷积核改成5*5的呢：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('open.jpg',0)threshold = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU)[1]kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))open =cv2.morphologyEx(threshold,cv2.MORPH_OPEN,kernel)cv2.imshow("thres",threshold)cv2.imshow("result", open)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()这就说明操作过度了，所以对于形态学处理卷积核的适当选取是⾮常重要的，现在我们对处理之后的图像进⾏还原：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('open.jpg',0)threshold = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU)[1]kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))open =cv2.morphologyEx(threshold,cv2.MORPH_OPEN,kernel)result = cv2.threshold(open,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV|cv2.THRESH_OTSU)[1]cv2.imshow("img",img)cv2.imshow("thres",threshold)cv2.imshow("open", open)cv2.imshow("result",result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()看⼀下最终还原的结果：事实上，卷积核的灵活运⽤将会极⼤的⽅便图像的形态学处理，我们来进⾏⼀个实战，⽐如现在给出⼀幅图像：我们将⽤开运算分别提炼出横线和竖线，我们使⽤13*1的卷积核进⾏实验：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('hengshu.jpg',0)kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(13,1))open =cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel)cv2.imshow("img",img)cv2.imshow("open", open)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()是不是很神奇，现在我们使⽤1*13的卷积核进⾏实验：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('hengshu.jpg',0)kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(1,13))open =cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel)cv2.imshow("img",img)cv2.imshow("open", open)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()竖线也被完美的提取出来了，在以后的项⽬实战中，我们将会⽤到这些知识，合理的过滤掉图像中多余的信息，事实上，我们还发现，处理之后的图像偏暗，没有原图那么明亮，这在下次教程中的顶帽——⿊帽操作中可以进⾏处理。
形态学开运算和闭运算
形态学开运算和闭运算
形态学里的开运算和闭运算听起来挺高大上的，其实原理很简单，就像给图像做美容一样。
开运算主要是用来去掉小颗粒噪声，闭运算则是填补孔洞，让物体边缘更加平滑。
拿一张有斑点的照片来举例吧，照片上有些小黑点，看着挺烦人的。
这时候如果用开运算处理一下，那些小黑点就会消失不见，因为开运算先用结构元素对图像进行腐蚀操作，这样小黑点就被去掉了，接着再进行膨胀操作，恢复图像原本的大小，但此时那些小黑点已经不在了。
反过来，如果照片上有块区域里面有很多小白点，就像是天空中的云朵中间夹杂着星星点点的小亮点。
这时候用闭运算处理，先膨胀后腐蚀，就能把这些小白点填满，让云朵看起来更加完整，没有那么多的干扰点了。
这两种运算在图像处理中特别有用，无论是清理噪声还是优化边缘，都能派上大用场。
开运算适合去除细小的物体，闭运算则适合连接断开的部分，让图像变得更加干净利落。
c++opencv闭运算加速
c++opencv闭运算加速摘要：1.背景介绍：OpenCV闭运算概述2.C++ OpenCV闭运算加速方法3.具体实现：使用GPU加速闭运算4.实例演示：GPU加速闭运算的性能提升5.总结：C++ OpenCV闭运算加速的意义和前景正文：【1】背景介绍：OpenCV闭运算概述OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。
其中，闭运算（Close Operation）是OpenCV中一种重要的图像处理操作，主要用于去除图像中的噪声和小物体，从而得到更加清晰、干净的图像。
然而，在处理大规模图像时，闭运算计算量较大，耗时较长，不利于实时处理。
因此，针对C++ OpenCV闭运算的加速显得尤为重要。
【2】C++ OpenCV闭运算加速方法为了提高OpenCV闭运算的速度，可以采用以下几种方法：1.使用OpenCV内置的高性能算法：OpenCV提供了一些高性能的算法，如使用模板匹配的闭运算方法。
这些算法在处理大规模图像时，具有较好的性能表现。
2.利用多线程和并行计算：对于多核处理器，可以利用OpenCV的多线程功能，将闭运算分解为多个子任务，从而提高计算效率。
此外，还可以利用OpenCV的并行计算能力，将闭运算任务分配给多个CPU核心或GPU设备，实现大规模并行计算。
3.使用GPU加速：OpenCV支持CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程，可以通过编写GPU加速的算法，将部分计算任务从CPU迁移到GPU，从而提高计算速度。
【3】具体实现：使用GPU加速闭运算以下示例展示如何使用GPU加速OpenCV闭运算：1.安装OpenCV CUDA支持库：在安装OpenCV时，确保选择CUDA支持版本。
此外，还需要安装CUDA Toolkit和cuDNN库，以支持GPU计算。
开闭运算的前后顺序
开闭运算的前后顺序全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：开闭运算是图像处理中常用的一种形态学运算，其目的是用结构元对图像进行腐蚀和膨胀操作，以达到去噪、分割等目的。
在进行开闭运算过程中，操作的顺序对最终的效果有很大的影响。
开运算是指先腐蚀再膨胀的操作，而闭运算则是先膨胀再腐蚀。
在开运算中，腐蚀操作可以去除图像中的小的突出物体或者细小的噪声，然后再通过膨胀操作将图像还原到原来的大小。
而闭运算则可以填补图像中的小洞或者连接目标物体之间的间隙，使得目标更加完整。
对于一幅图像，如果先进行开运算，再进行闭运算，其效果是将图像中的小目标物体去除，同时保留大目标物体，并填补其中的孔洞，使得目标更加清晰和完整。
而如果先进行闭运算，再进行开运算，效果则是将图像中的孔洞填补，同时保留大目标物体，但可能会保留一些小目标物体，导致图像不够清晰。
选择开闭运算的前后顺序要根据具体的图像特点和处理需求来决定。
如果图像中存在很多小的噪声或者干扰物体，可以先进行开运算，再进行闭运算，以去除噪声并保留目标。
如果图像中存在一些孔洞或者连接不完整的目标，可以先进行闭运算，再进行开运算，以填补孔洞并保留目标。
在实际应用中，开闭运算的前后顺序可以根据实际情况进行调整，甚至可以多次交替进行开闭运算，以达到最佳的效果。
通过合理选择开闭运算的前后顺序，可以有效地去除噪声、填补孔洞，使得图像处理结果更加准确和清晰。
第二篇示例：开闭运算是图像处理领域中常用的一种基本操作，也称为形态学操作。
在使用开闭运算时，操作的顺序对最终结果有着重要的影响。
开操作和闭操作是两种互为逆运算的操作，它们分别用于去除图像中的小的杂点和填充图像中的孔洞。
本文将详细介绍开闭运算的前后顺序以及其在图像处理中的应用。
开闭运算的前后顺序对于图像处理的结果有重要的影响。
一般来说，先进行开运算后再进行闭运算的效果要比先进行闭运算后再进行开运算的效果更好。
这是因为开运算能够去除图像中的小的杂点或者细小的边缘部分，使得图像中的主要结构更加清晰和明显。
opencv的开闭运算
opencv的开闭运算什么是开闭运算？开闭运算是图像处理中的两种基本形态学操作，常常应用于二值图像的处理。
开运算和闭运算分别由两个部分组成，腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）操作。
在进行开闭运算时，我们通常会根据需要选择合适的结构元素（structuring element）进行操作。
腐蚀操作会对图像进行瘦化处理，通过将结构元素从图像中逐像素地移动，同时取结构元素和图像对应位置的像素的最小值来更新图像像素值。
这一过程可以用来消除图像边缘的小而细小的噪声，同时也能使图像细化，对于后续的处理和分析有利。
膨胀操作则与腐蚀操作相反，它使图像的边缘变粗，通过将结构元素从图像中逐像素地移动，同时取结构元素和图像对应位置的像素的最大值来更新图像像素值。
这一过程可以用来填补图像中的空洞或连接图像中的断裂部分。
开运算是先进行腐蚀操作，然后再进行膨胀操作。
这样的操作能够消除图像中边缘的小噪声的同时，保留并增强较大物体，并且保持物体的整体形状。
开运算常用于去除图像中的噪声和细小的边缘。
闭运算则是先进行膨胀操作，然后再进行腐蚀操作。
这样的操作能够填补图像中的孔洞和连接图像中的断裂部分，并且保持物体的整体形状。
闭运算常用于填补图像中的空洞和连接断裂的轮廓。
如何使用开闭运算？使用开闭运算需要先将需要处理的图像转换为二值图像。
对于灰度图像，可以使用阈值处理得到二值图像。
对于彩色图像，可以将图像转换为灰度图像，然后使用阈值处理。
转换为二值图像后，我们可以构造适当的结构元素来进行开闭运算。
在进行腐蚀和膨胀操作时，我们可以通过调整结构元素的形状和大小来控制进行操作的效果。
常见的结构元素包括方形、圆形和十字形等。
选择适当的结构元素可以更好地适应图像中目标物体的形状。
除了选择合适的结构元素外，还可以通过设置迭代次数来调整开闭运算的效果。
迭代次数指的是对图像进行多次腐蚀和膨胀操作的次数。
通过增加迭代次数，可以更好地去除噪声和细小的边缘，但也可能导致物体变形或连通性的改变。
opencv斑马线提取
OpenCV斑马线提取介绍斑马线是城市道路中的一种交通标志，用于指示行人和车辆的通行规则，确保交通安全。
在计算机视觉领域，使用OpenCV库可以轻松地提取图像中的斑马线，从而实现自动驾驶和交通监控等应用。
本文将详细介绍使用OpenCV库提取斑马线的方法和步骤。
方法1. 图像预处理在斑马线提取之前，首先需要对图像进行预处理，以提高斑马线的检测效果。
常用的预处理方法包括图像灰度化、高斯模糊和边缘检测。
1.1 图像灰度化将彩色图像转换为灰度图像可以简化后续的处理步骤。
可以使用OpenCV中的cvtColor函数将彩色图像转换为灰度图像。
1.2 高斯模糊高斯模糊可以减少图像中的噪声，使后续的边缘检测结果更加准确。
可以使用OpenCV中的GaussianBlur函数对灰度图像进行高斯模糊处理。
1.3 边缘检测边缘检测可以提取图像中的边缘信息，包括斑马线的边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
可以使用OpenCV中的Canny函数进行边缘检测。
2. 斑马线提取在预处理之后，可以使用一些图像处理技术来提取斑马线。
常用的方法包括阈值分割、霍夫变换和形态学操作。
2.1 阈值分割阈值分割可以将图像分为斑马线和背景两部分，其中斑马线的像素值在一定范围内。
可以使用OpenCV中的threshold函数进行阈值分割。
2.2 霍夫变换霍夫变换可以检测直线，包括斑马线。
可以使用OpenCV中的HoughLines函数进行霍夫变换，得到图像中的直线参数。
2.3 形态学操作形态学操作可以对图像进行开运算和闭运算，进一步提取斑马线。
可以使用OpenCV中的morphologyEx函数进行形态学操作。
3. 斑马线识别在斑马线提取之后，可以进行斑马线的识别和分析。
常用的方法包括线段拟合和斑马线跟踪。
3.1 线段拟合线段拟合可以将霍夫变换得到的直线参数拟合为一条线段，更加准确地表示斑马线的位置和方向。
可以使用数学方法对直线参数进行拟合。
opencv——morphologyEx开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽
opencv——morphologyEx开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、⿊帽开运算：先腐蚀后膨胀。
能够排除⼩亮点。
闭运算：先膨胀后腐蚀。
能够排除⼩⿊点。
形态学梯度：膨胀图 — 腐蚀图。
对⼆值图像进⾏这⼀操作，可将图块的边缘突出出来，故可⽤来保留物体边缘轮廓。
顶帽：原图 — 开运算结果。
可以认为是找到那些被开运算排除的⼩亮点。
⿊帽：闭运算结果 — 原图。
可以认为是找到那些被闭运算排除的⼩⿊点。
为了⽅便，opencv 将这些操作集合到了⼀个函数中 morphologyEx。
要实现不同操作，仅需改变其第三个成员变量形态学运算标识符。
形态学滤波：morphologyEx 函数void morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), intiterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue =morphologyDefaultBorderValue());src，输⼊图像，即原图像，填 Mat 类的对象即可。
dst，⽬标图像，需要和原图⽚有⼀样的尺⼨和类型。
op，形态学运算的类型。
MORPH_ERODE = 0, //腐蚀MORPH_DILATE = 1, //膨胀MORPH_OPEN = 2, //开操作MORPH_CLOSE = 3, //闭操作MORPH_GRADIENT = 4, //梯度操作MORPH_TOPHAT = 5, //顶帽操作MORPH_BLACKHAT = 6, //⿊帽操作kernel，膨胀操作的核。
当为 NULL 时，表⽰的是使⽤参考点位于中⼼，⼤⼩ 3×3 的核。
⼀般⽤函数 getStructuringElement 配合这个参数使⽤。
自学python-opencv（9）图像开闭操作
⾃学python-opencv（9）图像开闭操作开操作（Open）图像形态学的重要操作之⼀，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的主要是应⽤在⼆值图像分析中，灰度图像亦可开操作=腐蚀+膨胀，输⼊图像+结构元素-----------------------------------闭操作图像形态学的重要操作之⼀，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的主要是应⽤在⼆值图像分析中，灰度图像亦可闭操作=膨胀+腐蚀，输⼊图像+结构元素----------------------------------开闭操作作⽤去除⼩的⼲扰块-开操作填充闭合区域-闭操作⽔平或者垂直线提取--------------------------由opencv官⽅⼿册dst=cv.morphologyEx( src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]] )src Source image. The number of channels can be arbitrary. The depth should be one of CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F. dst Destination image of the same size and type as source image.cv.MORPH_ERODE 腐蚀cv.MORPH_DILATE 膨胀cv.MORPH_OPEN 开运算（先腐蚀在膨胀）dst=open(src,element)=dilate(erode(src,element))cv.MORPH_CLOSE 闭运算（先膨胀在腐蚀）dst=close(src,element)=erode(dilate(src,element))cv.MORPH_GRADIENT 形态学梯度dst=morph_grad(src,element)=dilate(src,element)−erode(src,element)cv.MORPH_TOPHAT 礼帽dst=tophat(src,element)=src−open(src,element)cv.MORPH_BLACKHAT ⿊帽dst=blackhat(src,element)=close(src,element)−srccv.MORPH_HITMISS Only supported for CV_8UC1 binary imageskernel Structuring element. It can be created using getStructuringElement.anchor Anchor position with the kernel. Negative values mean that the anchor is at the kernel center.iterations Number of times erosion and dilation are applied. 注意：在这进⾏开/闭运算时，例：iterations = 2，开运算，顺序为腐蚀-腐蚀-膨胀-膨胀borderType Pixel extrapolation method, see BorderTypesborderValue Border value in case of a constant border. The default value has a special meaning.上述腐蚀和膨胀是对于⽩⾊部分⽽⾔。
形态学滤波（2）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽
形态学滤波（2）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、⿊帽⼀、开运算开运算，就是先腐蚀后膨胀的过程数学表达式： dst = open(src,element) = dilate(erode(src, element))开运算可以⽤来消除⼩物体，在纤细点处分离物体，并且在平滑较⼤物体的边界的同时不明显改变其⾯积。
⼆、闭运算闭运算，就是先膨胀后腐蚀的过程数学表达式： dst = open(src,element) = erode(dilate(src, element))闭运算可以⽤来排除⼩型⿊洞（⿊⾊区域）三、形态学梯度形态学梯度，就是膨胀图与腐蚀图之差数学表达式： dst = morph-grad(src,element) = dilate(src, element) - erode(src, element)对⼆值图进⾏这⼀操作可以将团块的边缘突出出来，我们可以⽤形态学梯度来保留物体的边缘轮廓四、顶帽顶帽（礼帽）运算，就是原图像与“开运算”的结果图之差数学表达式： dst = tophat(src,element) = src - open(src,element)因为开运算带来的结果是放⼤了裂缝或者局部低亮度的区域。
因此从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了⽐原图轮廓周围的区域更明亮的区域，且这⼀操作与选择的核的的⼤⼩相关。
顶帽运算往往⽤来分离⽐临近点亮⼀些的斑块，在⼀幅图像具有⼤幅的背景，⽽微⼩物品⽐较有规律的情况下，可以使⽤顶帽运算进⾏背景提取五、⿊帽⿊帽运算，就是“闭运算”的结果图与原图像之差数学表达式： dst = blackhat(src,element) = close(src,element) - src⿊帽运算后的效果图突出了⽐原图轮廓周围的区域更暗的区域，且这⼀操作和选择的核的⼤⼩相关⿊帽运算⽤来分离⽐临近点暗⼀些的斑块，效果图有着⾮常完美的轮廓六、核⼼函数：morphologyEx()1void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,2int op, InputArray kernel,3 Point anchor = Point(-1,-1), int iterations = 1,4int borderType = BORDER_CONSTANT,5const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() );1 #include<opencv2/opencv.hpp>2 #include<iostream>34using namespace std;5using namespace cv;67 Mat g_srcImage, g_dstImage;8int g_nElementShap = MORPH_RECT; //元素结构的形状910//变量接收的TrackBar位置参数11int g_nMaxIterationNum = 10;12int g_nOpenCloseNum = 0;13int g_nErodeDilateNum = 0;14int g_nTopBlackHatNum = 0;1516static void on_OpenClose(int, void *); //回调函数17static void on_ErodeDilate(int, void *);18static void on_TopBlackHat(int, void *);192021int main()22 {23//载⼊原图24 g_srcImage = imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\Camera Roll\\05.jpg");25if (!g_srcImage.data) {26 cout << "图⽚载⼊失败！" << endl;27return false;28 }2930//显⽰原始图31 namedWindow("【原始图】");32 imshow("【原始图】", g_srcImage);3334//创建三个窗⼝35 namedWindow("【开运算/闭运算】", 1);36 namedWindow("【腐蚀/膨胀】", 1);37 namedWindow("【顶帽/⿊帽】", 1);3839//分别为三个窗⼝创建滚动条40 createTrackbar("迭代值", "【开运算/闭运算】", &g_nOpenCloseNum, g_nMaxIterationNum * 2 + 1, on_OpenClose);41 createTrackbar("迭代值", "【腐蚀/膨胀】", &g_nErodeDilateNum, g_nMaxIterationNum * 2 + 1, on_ErodeDilate);42 createTrackbar("迭代值", "【顶帽/⿊帽】", &g_nTopBlackHatNum, g_nMaxIterationNum * 2 + 1, on_TopBlackHat); 4344//轮询获取按键信息45while (1)46 {47int c;4849//执⾏回调函数50 on_OpenClose(g_nOpenCloseNum, 0);51 on_ErodeDilate(g_nErodeDilateNum, 0);52 on_TopBlackHat(g_nTopBlackHatNum, 0);5354//获取按键55 c = waitKey(0);5657//按下键盘Q或者ESC，程序退出58if (c == 'q' || c == 27)59break;60//按下键盘按键1，使⽤椭圆（Elliptic）结构元素MORPH_ELLIPSE61if (c == 'a')62 g_nElementShap = MORPH_ELLIPSE;63//按下键盘按键2，使⽤矩形（Rectangle）结构元素MORPH_RECT64if (c == 'b')65 g_nElementShap = MORPH_RECT;66//按下键盘按键3，使⽤⼗字形（Cross-shaped）结构元素MORPH_CROSS67if (c == 'c')68 g_nElementShap = MORPH_CROSS;69//按下键盘按键space，在矩形、椭圆、⼗字形结构元素中循环70if (c == '')71 g_nElementShap = (g_nElementShap + 1) % 3;72 }73return0;74 }75static void on_OpenClose(int, void *) {76//偏移量的定义77int offset = g_nOpenCloseNum - g_nMaxIterationNum; //偏移量78int Absolute_offset = offset > 0 ? offset : -offset; //偏移量的绝对值79//⾃定义核80 Mat element = getStructuringElement(g_nElementShap, Size(Absolute_offset * 2 + 1, Absolute_offset * 2 + 1), Point(Absolute_offset, Absolute_offset)); 8182//进⾏操作83if (offset < 0)84 morphologyEx(g_srcImage, g_dstImage, MORPH_OPEN, element);85else86 morphologyEx(g_srcImage, g_dstImage, MORPH_CLOSE, element);8788//显⽰图像89 imshow("【开运算/闭运算】", g_dstImage);90 }9192static void on_ErodeDilate(int, void *) {93int offset = g_nOpenCloseNum - g_nMaxIterationNum; //偏移量94int Absolute_offset = offset > 0 ? offset : -offset; //偏移量的绝对值95//⾃定义核96 Mat element = getStructuringElement(g_nElementShap, Size(Absolute_offset * 2 + 1, Absolute_offset * 2 + 1), Point(Absolute_offset, Absolute_offset)); 9798//进⾏操作99if (offset < 0)100 erode(g_srcImage, g_dstImage, element);101else102 dilate(g_srcImage, g_dstImage, element);103104//显⽰图像105 imshow("【腐蚀/膨胀】", g_dstImage);106 }107108static void on_TopBlackHat(int, void *) {109int offset = g_nOpenCloseNum - g_nMaxIterationNum; //偏移量110int Absolute_offset = offset > 0 ? offset : -offset; //偏移量的绝对值111//⾃定义核112 Mat element = getStructuringElement(g_nElementShap, Size(Absolute_offset * 2 + 1, Absolute_offset * 2 + 1), Point(Absolute_offset, Absolute_offset)); 113114//进⾏操作115if (offset < 0)116 morphologyEx(g_srcImage, g_dstImage, MORPH_TOPHAT, element);117else118 morphologyEx(g_srcImage, g_dstImage, MORPH_BLACKHAT, element);119120//显⽰图像121 imshow("【顶帽/⿊帽】", g_dstImage);122 }123。
图像处理开闭操作（17）
图像处理开闭操作（17）⼀定义1 开操作: 是图像的轮廓变得光滑,断开的较窄的狭颈和消除细的突出物. 使结构元B对集合A进⾏开操作，定义为： A○B=(A⊖B)⊕B含义：先⽤B对A进⾏腐蚀，然后⽤B对结果进⾏膨胀。
2 闭操作:同样使图像轮廓变得光滑,但与开操作相反,他能弥合狭窄的间断和细⼩的沟壑,消除⼩的空洞,并填补轮廓线中的裂痕.使⽤结构元B对集合A进⾏闭操作,定义为 A·B=(A⊕B)⊖B结构元集合A原始图⽚2 ⼏何解释1）开操作的何解释 A○B的边界由B中的点建⽴ 当B在A的边界内侧滚动时，B所能到达的A的边界的最远点。
(2)闭操作的⼏何解释 A•B的边界由B中的点建⽴ B在A的边界外侧滚动 满⾜〖(B)〗_z⋂A≠”Ø” 的所有点的集合3 相关函数函数原型morphologyEx( src,op,kernel,dst=None,anchor=None,iterations=None,borderType=None,borderValue=None)参数介绍. @param src Source image. The number of channels can be arbitrary. The depth should be one of. CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F. 来源图⽚。
通道数可以是任意的。
深度应该是其中之⼀。
CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F。
. @param op Type of a morphological operation, see #MorphTypes 形态操作的类型 cv.MORPH_OPEN, cv.MORPH_CLOSE. @param kernel Structuring element. It can be created using #getStructuringElement. 内核(element). @param anchor Anchor position with the kernel. Negative values mean that the anchor is at the. kernel center. ⽤内核锚定位置。
调用开运算和闭运算的函数
调用开运算和闭运算的函数开运算（Opening）和闭运算（Closing）是形态学图像处理中的两个基本操作。
在图像处理中，它们常用于去噪、平滑图像、填充空洞等应用。
开运算是先进行腐蚀（Erosion）操作，再进行膨胀（Dilation）操作。
它能够消除小的对象、填充小的空洞，并且能够保持对象的形状。
闭运算是先进行膨胀（Dilation）操作，再进行腐蚀（Erosion）操作。
它能够填充小的空洞、平滑对象的边界，并且能够保持对象的形状。
下面是Python中使用OpenCV库进行开运算和闭运算的函数调用示例：pythonCopy codeimport cv2import numpy as npdef opening(image, kernel_size):# 创建结构元素（卷积核）kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, kernel_size)# 进行开运算opened = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)return openeddef closing(image, kernel_size):# 创建结构元素（卷积核）kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, kernel_size)# 进行闭运算closed = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)return closed# 载入图像image = cv2.imread(’image.jpg’, 0) # 以灰度图像方式读取# 设置卷积核大小（结构元素大小）kernel_size = (5, 5)# 调用开运算函数opened_image = opening(image, kernel_size)# 调用闭运算函数closed_image = closing(image, kernel_size)# 显示结果cv2.imshow(’Original Image’, image)cv2.imshow(’Opened Image’, opened_image)cv2.imshow(’Closed Image’, closed_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在上述示例中，opening()函数接受一个图像和一个卷积核大小作为输入，并返回进行开运算后的图像。
开操作与闭操作
开操作与闭操作开操作 闭操作同样使轮廓线更为光滑，但与开操作相反的是，它通常连接狭窄的间断和长细的鸿沟，消除⼩的孔洞，并填补轮廓线中的断裂。
使⽤结构元素 B 对集合 A 进⾏开操作，定义为：闭操作 闭操作同样使轮廓线更为光滑，但与开操作相反的是，它通常连接狭窄的间断和长细的鸿沟，消除⼩的孔洞，并填补轮廓线中的断裂。
开操作有⼀个简单的⼏何解释对形态学上的开操作和闭操作的简单说明import cv2 as cvdef open_image(image):'图像开操作'gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)# res=cv.bitwise_not(gray)#图像⼆值化ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)cv.imshow('binary',binary)#获取形态学结构kernel,采⽤的形态学⽅式MORPH_RECTkernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5))#图像的开操作binary=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)cv.imshow('open',binary)def close_image(image):'图像闭操作'gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)# res=cv.bitwise_not(gray)ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)kernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5))#操作函数morphologyExbinary=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_CLOSE,kernel)cv.imshow('close',binary)src = cv.imread("tree.jpg")cv.imshow("原来", src)open_image(src)close_image(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows() 闭运算⽤来连接被误分为许多⼩块的对象,⽽开运算⽤于移除图像噪⾳形成的斑点.因此，某些情况下可以连续运⽤这两种运算。
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用opencv实验形态学开运算和闭运算，程序代码为
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
int main(int argc, char* argv[])
{
//调入照片
IplImage* img = cvLoadImage("2.jpg");
if(!img) //判断图片调入是否成功
return -1; //调入图片失败则退出
//将图片缩小两倍
IplImage*
img_small=cvCreateImage(cvSize(img->width/3,img->height/3),img->depth,img->n Channels);
cvResize(img,img_small);
//初始化结果要存到的图像指针
IplImage* result1=cvCloneImage(img_small);
IplImage* result2=cvCloneImage(img_small);
//分别对图像进行形态学开运算和闭运算
cvMorphologyEx(img_small,result1,NULL,NULL,CV_MOP_OPEN,1);//最后一个参数为膨胀和腐蚀次数
cvMorphologyEx(img_small,result2,NULL,NULL,CV_MOP_CLOSE,1);
//创建窗口,并确定其为大小不可变类型窗口
cvNamedWindow("liuxi_open", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("liuxi_close", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
//显示图片
cvShowImage("liuxi_open", result1);
cvShowImage("liuxi_close", result2);
//cvShowImage("liuxi_open", img_small);
cvWaitKey(0); //等待按键
//release images
cvReleaseImage(&img);
cvReleaseImage(&img_small);
cvReleaseImage(&result1);
cvReleaseImage(&result2);
//destroy windows
cvDestroyWindow("liuxi_open");
cvDestroyWindow("liuxi_close");
return 0;
}。