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OpenCV：闭运算

news 来源：原创 2025/5/19 18:03:29

1. 简述

2. 用膨胀和腐蚀实现闭运算

2.1 代码示例

2.2 运行结果

3. 闭运算接口

3.1 参数详解

3.2 代码示例

3.3 运行结果

4. 闭运算的应用场景

5. 注意事项

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1. 简述

简而言之：闭运算 = 膨胀 + 腐蚀

闭运算是一种形态学操作，用于填补前景物体中的小孔洞、连接断裂部分以及平滑前景边缘。
它的操作顺序是：

膨胀：先扩展前景物体，使前景变大。
腐蚀：再缩小前景物体，恢复形状。

闭运算的作用可以概括为：

填补前景中的小空隙。
连接相近的前景区域。
平滑边界。

数学表达式为：

$A \bullet B = \left ( A \oplus B \right ) \ominus B$

其中：

A 是输入图像。
B 是卷积核。
⊕ 表示膨胀操作。
⊖ 表示腐蚀操作。

2. 用膨胀和腐蚀实现闭运算

2.1 代码示例

import cv2
import numpy as npimage = cv2.imread('D:\\resource\\filter\\q4.jpg')# 卷积核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))# 膨胀操作
result1 = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)# 腐蚀操作
result2 = cv2.erode(result1, kernel, iterations=1)# 显示原始图像、闭运算（膨胀 + 腐蚀）图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('result2', result2)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2.2 运行结果

从左到右：

原始黑底白字图像，白字内部带一些黑色的噪点。
图像进行膨胀、腐蚀之后的结果，内部黑色噪点消失。

3. 闭运算接口

在 OpenCV 中，闭运算由函数 cv2.morphologyEx() 实现，其关键参数如下：

cv2.morphologyEx(src, op, kernel, dst=None, anchor=(-1, -1), iterations=1, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=0)

3.1 参数详解

src：输入图像。通常是二值化图像或灰度图像。
op：操作类型，闭运算的标识符为 cv2.MORPH_CLOSE。
kernel：结构元素（卷积核），决定形态学操作的范围和形状。
dst：输出图像。默认为 None。
anchor：结构元素的锚点，默认为 (-1, -1)，即以核的中心为锚点。
iterations：操作的迭代次数，默认为 1。
borderType：边界模式，定义图像边界的填充方式，常用 cv2.BORDER_CONSTANT。
borderValue：边界值，仅在 borderType 为 cv2.BORDER_CONSTANT 时使用。

常用的参数为前3个：

cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

3.2 代码示例

import cv2
import numpy as npimage = cv2.imread('D:\\resource\\filter\\q4.jpg')# 卷积核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))# 膨胀操作
#result1 = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)# 腐蚀操作
#result2 = cv2.erode(result1, kernel, iterations=1)# 闭运算
result2 = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 显示原始图像、闭运算（膨胀 + 腐蚀）图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('result2', result2)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3.3 运行结果

4. 闭运算的应用场景

填补前景中的小孔洞：闭运算可以有效填补前景区域中的小空洞，从而使目标更加完整。
连接断裂的前景区域：当前景物体存在细小的断裂区域时，闭运算可以将其连接起来。
平滑前景边界：通过闭运算，前景的边界可以变得更加平滑，去除不必要的凹陷。

5. 注意事项

核的大小：选择适当的核大小尤为重要，过大或过小的核可能会导致处理效果不佳。
输入图像类型：通常对二值化图像进行闭运算效果更明显。
迭代次数：可以通过调整迭代次数来进一步增强效果。

OpenCV：闭运算

目录 1. 简述 2. 用膨胀和腐蚀实现闭运算 2.1 代码示例 2.2 运行结果 3. 闭运算接口 3.1 参数详解 3.2 代码示例 3.3 运行结果 4. 闭运算的应用场景 5. 注意事项相关阅读 OpenCV：图像的腐蚀与膨胀-CSDN博客 OpenCV：开运算-CSDN博客 1. 简述…...

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