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OpenCV形态学操作

news 来源：原创 2025/9/19 9:12:47

1.1. 形态学操作介绍

初识：

形态学操作是一种基于图像形状的处理方法，主要用于分析和处理图像中的几何结构。其核心是通过结构元素（卷积核）对图像进行扫描和操作，从而改变图像的形状和特征。例如：

腐蚀（Erosion）：将图像中的前景物体边界向内收缩，使物体变小。
膨胀（Dilation）：将图像中的前景物体边界向外扩展，使物体变大。
开运算（Opening）：先腐蚀后膨胀，用于去除小噪点。
闭运算（Closing）：先膨胀后腐蚀，用于填补小孔。

功能：

形态学操作的主要功能包括：

去噪：通过腐蚀或开运算去除小的噪点。
边缘提取：通过形态学梯度（膨胀与腐蚀的差）突出边缘。
图像分割：通过闭运算或开运算分离或连接物体。
特征增强：通过顶帽或黑帽操作提取特定特征。

- 顶帽：原图与开运算的差
- 黑帽：闭运算与原图的差

应用场景：

操作类型	应用场景
腐蚀	去噪、细化边缘、分离相邻对象
膨胀	填补小孔、连接对象、加粗前景
开运算	去除小噪点、平滑前景边界
闭运算	填补暗孔、平滑前景边界
形态学梯度	边缘检测、轮廓提取
顶帽运算	提取亮点、去除低频背景信息
黑帽运算	提取暗纹、增强低频阴影

1.2. 原理介绍

1.2.1. 腐蚀（Erosion）：

腐蚀操作会将图像中的前景物体（通常是白色区域）的边界向内收缩。具体来说，当结构元素的中心移动到图像的某个像素时，只有当结构元素覆盖的所有像素都是前景物体的像素时，该中心像素才会被保留为前景物体的一部分。否则，该像素将被视为背景（黑色区域）。这种操作会使物体的边缘变细，可以去除小的突出物和噪点。

1.2.2. 膨胀（Dilation）：

膨胀操作与腐蚀相反，它会将前景物体的边界向外扩展。当结构元素的中心移动到图像的某个像素时，只要结构元素覆盖的像素中存在至少一个前景物体的像素，该中心像素就会被保留为前景物体的一部分。这种操作会使物体的边缘变粗，可以填补物体中的小孔和断开的部分。

1.2.3. 开运算（Opening）：

开运算是先腐蚀后膨胀的过程。它可以通过去除小的突出物和噪点来平滑前景物体的边界。开运算对于去除小的白色噪点特别有效。

- 腐蚀：可以有效的消除突出物体和噪点，但是原前景会变小，有的地方存在孔洞与断开
- 膨胀：修复孔洞，恢复大小。

1.2.4. 闭运算（Closing）：

闭运算是先膨胀后腐蚀的过程。它可以通过填补小的孔洞来平滑前景物体的边界。闭运算对于填补小的黑色孔洞特别有效。

- 膨胀：修复孔洞，但是前景图像会变大
- 腐蚀：将大小近似恢复到原图大小

1.2.5. 顶帽操作：

- 定义：顶帽操作是原始图像与开运算结果之间的差值。开运算是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作。
- 功能：

- - 顶帽操作可以提取图像中比背景亮的细小区域。
  - 提取比背景亮的细小区域。去除大范围的低频背景信息，
  - 突出局部亮点。增强对比度。

- 原理：

- - 开运算会去掉毛刺和突出部分
  - 原图减去开运算结果，就可以获得开运算去除的细小区域

1.2.6. 黑帽操作：

- 定义：黑帽操作是闭运算结果与原始图像之间的差值。闭运算是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。黑帽操作可以提取图像中比背景暗的细小区域。
- 功能：

- - 提取比背景暗的小区域。
  - 突出细小的暗纹和阴影区域。
  - 增强对比度，适合背景亮、局部暗区域的图像。

- 原理：

- - 闭运算先膨胀在腐蚀，把孔洞和非连续区域不全了
  - 闭运算减去原图像，就可以得到闭运算去除的部分——比背景暗的小区域

1.3. 在openCV中实现

1.3.1. `kernel`

以下函数都会用到kernel,结构元素（卷积核），用于定义邻域的形状和大小。选择合适的形状与大小，可以提高形态学操作的效果。首先需要了解一下如何选择kernel

1.3.1.1. 确定结构元素形状

结构元素的形状应根据图像的特征和处理目标来选择。常见的结构元素形状包括：

矩形（Rectangular）：

- 适用于处理规则形状的图像，如文本、表格等。
- 代码示例：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

椭圆（Elliptical）：

- 适用于处理圆形或椭圆形的图像，如细胞、颗粒等。
- 代码示例：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))

十字形（Cross-shaped）：

- 适用于处理需要突出中心点的图像，如边缘检测等。
- 代码示例：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5))

1.3.1.2. 确定结构元素大小

结构元素的大小应根据图像中物体的大小和细节来选择。以下是一些指导原则：

去除小噪点：

- 如果图像中有小的噪点，选择较小的结构元素（如 3x3 或 5x5）。
- 代码示例：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

填补小孔：

- 如果图像中有小的孔洞，选择较大的结构元素（如 5x5 或 7x7）。
- 代码示例：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

处理大物体：

- 如果图像中有较大的物体，选择更大的结构元素（如 7x7 或 9x9）。
- 代码示例：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))

1.3.1.3. 选择结构元素的步骤

分析图像特征：

- 观察图像中的物体大小、形状和细节。
- 确定需要处理的目标（如去除噪点、填补孔洞、提取边缘等）。

选择结构元素形状：

- 根据图像的特征选择合适的形状（矩形、椭圆、十字形等）。

选择结构元素大小：

- 根据图像中物体的大小和细节选择合适的大小。
- 可以通过实验逐步调整结构元素的大小，观察不同大小对结果的影响。

实验和调整：

- 使用不同的结构元素大小和形状进行实验，观察处理后的图像效果。
- 根据实验结果调整结构元素的大小和形状，直到达到满意的效果。

1.3.2. `cv2.erode`

函数：

def erode(src: cv2.typing.MatLike, kernel: cv2.typing.MatLike, dst: cv2.typing.MatLike | None = ..., anchor: cv2.typing.Point = ..., iterations: int = ..., borderType: int = ..., borderValue: cv2.typing.Scalar = ...) -> cv2.typing.MatLike: ...

参数解释：

src：输入图像（通常是二值图像或灰度图像）。
kernel：结构元素（卷积核），用于定义邻域的形状和大小。
dst：输出图像。如果未指定，则默认与输入图像具有相同的类型和大小。
anchor：结构元素的锚点位置，默认为 (-1, -1)，表示锚点位于结构元素的中心。
iterations：迭代次数，默认为 1。增加迭代次数会增强腐蚀的效果。
borderType：边界填充方式，默认为 cv2.BORDER_CONSTANT。常见的边界填充方式有：

- cv2.BORDER_CONSTANT：用常数值填充边界。
- cv2.BORDER_REFLECT：用镜像反射的方式填充边界。
- cv2.BORDER_REPLICATE：用边界像素值重复填充边界。
- cv2.BORDER_WRAP：用环绕方式填充边界。

borderValue：边界填充的值，默认为 0。

参数确定方法：

结构元素（Kernel）：如第一点所讲
迭代次数（Iterations）：根据需要调整，次数越多，腐蚀效果越明显。通常设置为 1 或 2。

参数对结果的影响：

结构元素的形状和大小：影响腐蚀的范围和效果。较大的结构元素会使腐蚀效果更明显，但可能会导致图像失真。
迭代次数：增加迭代次数会使腐蚀效果更明显，但可能会导致图像过度腐蚀。

使用注意事项：

选择合适的结构元素大小和形状，避免过度腐蚀导致图像失真。
迭代次数不宜过多，以免影响图像的整体结构。

结合腐蚀和对不同结构元素的效果进行对比：

def TestMorphologicalErode(iterator:int):# 读取图像img = cv2.imread('Word.jfif', 0)  # 以灰度模式读取图像# 定义不同形状和大小的结构元素kernel_rect = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))  # 矩形结构元素kernel_ellipse = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 椭圆结构元素kernel_cross = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))  # 十字形结构元素# 腐蚀操作erosion_rect = cv2.erode(img, kernel_rect, iterations=1)erosion_ellipse = cv2.erode(img, kernel_ellipse, iterations=1)erosion_cross = cv2.erode(img, kernel_cross, iterations=1)# 显示结果plt.figure(figsize=(12, 8))plt.subplot(2, 2, 1)plt.imshow(img, cmap='gray')plt.title('Original Image')plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 2)plt.imshow(erosion_rect, cmap='gray')plt.title('Erosion with Rectangular Kernel')plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 3)plt.imshow(erosion_ellipse, cmap='gray')plt.title('Erosion with Elliptical Kernel')plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 4)plt.imshow(erosion_cross, cmap='gray')plt.title('Erosion with Cross-shaped Kernel')plt.axis('off')plt.show()

结果发现：

腐蚀操作，字反而变粗了，其实这里可以理解前景为，黑色的字是背景，腐蚀会让白色的前景变小，即黑色的背景变大，所以黑色的字变大了
矩形的白色孔洞腐蚀的厉害，十字星与椭圆的与原图保留的较好（对比“惊”的口）

1.3.3. `cv2.dilate`

函数：

def dilate(src: cv2.typing.MatLike, kernel: cv2.typing.MatLike, dst: cv2.typing.MatLike | None = ..., anchor: cv2.typing.Point = ..., iterations: int = ..., borderType: int = ..., borderValue: cv2.typing.Scalar = ...) -> cv2.typing.MatLike: ...

参数解释：

src：输入图像（通常是二值图像或灰度图像）。
kernel：结构元素（卷积核），用于定义邻域的形状和大小。
dst：输出图像。如果未指定，则默认与输入图像具有相同的类型和大小。
anchor：结构元素的锚点位置，默认为 (-1, -1)，表示锚点位于结构元素的中心。
iterations：迭代次数，默认为 1。增加迭代次数会增强膨胀的效果。
borderType：边界填充方式，默认为 cv2.BORDER_CONSTANT。
borderValue：边界填充的值，默认为 0。

参数确定方法：

结构元素（Kernel）：如第一部分所示
迭代次数（Iterations）：根据需要调整，次数越多，膨胀效果越明显。通常设置为 1 或 2。

参数对结果的影响：

结构元素的形状和大小：影响膨胀的范围和效果。较大的结构元素会使膨胀效果更明显，但可能会导致图像失真。
迭代次数：增加迭代次数会使膨胀效果更明显，但可能会导致图像过度膨胀。

使用注意事项：

选择合适的结构元素大小和形状，避免过度膨胀导致图像失真。
迭代次数不宜过多，以免影响图像的整体结构。

对比不同形状结构元素的膨胀操作：

def TestMorphologicalDilate(iterator:int):# 读取图像img = cv2.imread('Word.jfif', 0)  # 以灰度模式读取图像# 定义不同形状和大小的结构元素kernel_rect = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))  # 矩形结构元素kernel_ellipse = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 椭圆结构元素kernel_cross = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))  # 十字形结构元素# 腐蚀操作erosion_rect = cv2.dilate(img, kernel_rect, iterations=1)erosion_ellipse = cv2.dilate(img, kernel_ellipse, iterations=1)erosion_cross = cv2.dilate(img, kernel_cross, iterations=1)# 显示结果plt.figure(figsize=(12, 8))plt.subplot(2, 2, 1)plt.imshow(img, cmap='gray')plt.title('Original Image')plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 2)plt.imshow(erosion_rect, cmap='gray')plt.title('Dilation with Rectangular Kernel')plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 3)plt.imshow(erosion_ellipse, cmap='gray')plt.title('Dilation with Elliptical Kernel')plt.axis('off')plt.subplot(2, 2, 4)plt.imshow(erosion_cross, cmap='gray')plt.title('Dilation with Cross-shaped Kernel')plt.axis('off')plt.show()

膨胀操作会让白色孔洞变大，黑色字体会变瘦
矩形效果不好，实际运行时可以在字体边缘看到一些处理过的痕迹，椭圆形与十字星更适合毛笔字的处理

1.3.4. `cv2.morphologyEx`（开运算、闭运算、顶帽操作、黑帽操作、形态学梯度）

函数：

cv2.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) -> dst

参数解释：

src：输入图像（通常是二值图像或灰度图像）。
op：形态学操作类型：

- cv2.MORPH_OPEN：开运算。
- cv2.MORPH_CLOSE：闭运算。
- cv2.MORPH_TOPHAT：顶帽操作。
- cv2.MORPH_BLACKHAT：黑帽操作。
- cv2.MORPH_GRADIENT：形态学梯度。

kernel：结构元素（卷积核），用于定义邻域的形状和大小。
dst：输出图像。如果未指定，则默认与输入图像具有相同的类型和大小。
anchor：结构元素的锚点位置，默认为 (-1, -1)，表示锚点位于结构元素的中心。
iterations：迭代次数，默认为 1。增加迭代次数会增强操作的效果。
borderType：边界填充方式，默认为 cv2.BORDER_CONSTANT。
borderValue：边界填充的值，默认为 0。

参数确定方法：

结构元素（Kernel）：根据图像的特征和处理目标选择合适的形状和大小。例如，去除小噪点时，可以选择较小的结构元素，如 np.ones((3, 3), np.uint8)；填补小孔时，可以选择较大的结构元素，如 np.ones((5, 5), np.uint8)。
迭代次数（Iterations）：根据需要调整，次数越多，操作的效果越明显。通常设置为 1 或 2。

参数对结果的影响：

结构元素的形状和大小：影响操作的范围和效果。较大的结构元素会使操作效果更明显，但可能会导致图像失真。
迭代次数：增加迭代次数会使操作效果更明显，但可能会导致图像过度处理。

使用注意事项：

选择合适的结构元素大小和形状，避免过度处理导致图像失真。
迭代次数不宜过多，以免影响图像的整体结构。
不同的操作类型（如开运算、闭运算等）对图像的影响不同，需根据具体需求选择合适的操作类型。

根据运算结果，我们可以尝试对比一下结果图

def TestMorphologicalEx():image=cv2.imread("Word.jfif",0) #读取灰度图kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))#十字星 3*3        image_open=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_OPEN,kernel,iterations=1)image_close=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_CLOSE,kernel,iterations=1)image_TopHat=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel,iterations=1)image_BlackHat=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel,iterations=1)# 显示结果plt.figure(figsize=(8, 12))plt.subplot(3, 2, 1)plt.imshow(image, cmap='gray')plt.title('Original Image')plt.axis('off')plt.subplot(3, 2, 2)plt.imshow(image, cmap='gray')plt.title('Original Image')plt.axis('off')plt.subplot(3, 2, 3)plt.imshow(image_open, cmap='gray')plt.title('image_open')plt.axis('off')plt.subplot(3, 2, 4)plt.imshow(image_close, cmap='gray')plt.title('image_close')plt.axis('off')plt.subplot(3, 2, 5)plt.imshow(image_TopHat, cmap='gray')plt.title('image_TopHat Original - open')plt.axis('off')plt.subplot(3, 2, 6)plt.imshow(image_BlackHat, cmap='gray')plt.title('image_BlackHat Close - Original')plt.axis('off')plt.show()

在这个图中前景是白色，黑色是背景
顶帽操作结果是开运算去除的噪点，可以看到白色前景的噪点确实去掉了，在这里体现在于背景（黑色部分）更连续了
黑帽操作是闭运算补全的孔洞，白色为前景，红框部分可以理解为前景中的孔洞，闭运算填补了孔洞

OpenCV形态学操作

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在许多业务场景中，了解每个月的最后一个工作日对于财务结算、报告生成等至关重要。然而，确定这一日期时必须考虑到国家的法定节假日以及可能存在的调休安排。本文将介绍如何通过Java编写一个工具类来获取指定月份的最后一个工作日，并利用第三…...

编程日记 2025/9/19 13:10:06

Hayabusa：一款针对Windows事件日志的威胁搜索与取证分析工具

关于Hayabusa Hayabusa是一款针对Windows事件日志的威胁搜索与取证分析工具，该工具基于内存安全的Rust开发，支持多线程运行，并且是唯一完全支持 Sigma 规范（包括 v2 关联规则）的开源工具。 Hayabusa本质上是一个Windo…...

编程日记 2025/9/12 5:14:12

leetcode_位运算 190.颠倒二进制位

190. 颠倒二进制位颠倒给定的 32 位无符号整数的二进制位。 1. 字符串 class Solution:# param n, an integer# return an integerdef reverseBits(self, n):res "" # 创建一个保存结果的空字符串for b in str(bin(n))[2:]:# 遍历n的二进制数res b res # 把每…...

编程日记 2025/9/18 8:18:03

O1 Embedder：让检索器思考后再行动

25年2月来自中科大和北京智源研究院的论文“O1 Embedder: Let Retrievers Think Before Action”。大语言模型 (LLM) 的功能日益强大，彻底改变人们获取和利用信息的方式。值得注意的是，LLM 擅长执行细粒度数据表示，这有助于精确检索信息。它…...

编程日记 2025/9/18 20:40:49

Python项目中一些常用的关键字

数据定义与类型相关 int：表示整数类型。 float：用于表示浮点数类型。 str：字符串类型，用于处理文本数据。 bool：布尔类型，取值为True或False。 list：列表类型，可存储多个元素&am…...

编程日记 2025/9/18 14:41:51

Java 反射 (Reflection) 详解

一、什么是 Java 反射？ Java 反射 (Reflection) 是 Java 语言的一个强大特性，它允许在运行时检查和修改类、接口、字段和方法的信息，而不需要在编译时知道这些信息。换句话说，反射可以让你在程序运行过程中“动态”地获取类的…...

编程日记 2025/9/18 15:53:04

MicroPython使用ESP32和acs712模块测量电流

我们在做物联网应用时，电流检测是监控设备能耗、优化电源管理的重要手段，本文介绍如何利用MicroPython开发ESP32与ACS712霍尔电流传感器模块，实现高精度电流测量，并提供硬件连接、代码实现及校准方法，适用于智能家居、…...

编程日记 2025/9/19 11:07:21

Rust编程语言入门教程（七）函数与控制流

Rust 系列 🎀Rust编程语言入门教程（一）安装Rust🚪 🎀Rust编程语言入门教程（二）hello_world🚪 🎀Rust编程语言入门教程（三） Hello Cargo&#x1f…...

编程日记 2025/9/18 20:28:18

pdf预览在vue项目中的使用兼容ie浏览器

一、下载pdf预览插件链接: https://pan.baidu.com/s/1wuzay-saAfiqtS-efd-cvw?pwd6m78 提取码: 6m78 二、创建一个pdf文件夹，将下载下来的文件build和web文件夹复制到pdf文件夹下三、项目中使用 (路径由两部分组成，第一部分是项目存放pdf插件的路径…...

编程日记 2025/9/19 2:55:54

二级指针略解【C语言】

以int** a为例 1.二级指针的声明 a 是一个指向 int*（指向整型的指针）的指针，即二级指针。通俗的讲，a是一个指向指针的指针，对a解引用会是一个指针。它可以用于操作动态分配的二维数组、指针数组或需要间接修改指针…...

编程日记 2025/9/19 0:37:42

前端基础入门：HTML、CSS 和 JavaScript

在现代网页开发中，前端技术扮演着至关重要的角色。无论是个人网站、企业官网，还是复杂的 Web 应用程序，前端开发的基础技术 HTML、CSS 和 JavaScript 都是每个开发者必须掌握的核心技能。本文将详细介绍这三者的基本概念及其应用一、HTML——网页的骨架 HTML（HyperText …...

编程日记 2025/9/14 13:43:15

测试 FreeSWITCH 的 sip_invite_route_uri

bgapi originate sofia/external/123461.132.230.73:5161 &echo 得到的是： 172.17.129.123:5088 -> 61.132.230.73:5161 INVITE sip:123461.132.230.73:5161 SIP/2.0 Via: SIP/2.0/UDP 8.141.11.8:5088;rport;branchz9hG4bKcagQFyUgF21NS Max-Forwards: 70 …...

编程日记 2025/9/15 11:29:47

网络安全中的机器学习

当涉及到网络安全时，技术一直是保护系统免受攻击和数据泄露的关键。在这篇论文中，我将介绍一些当前在网络安全领域使用的关键技术，包括加密，身份验证和防火墙。首先，加密是网络安全中最常见的技术之一。加密是指使用算…...

编程日记 2025/9/17 23:08:25

Electron通过ffi-napi调用dll导出接口

electron使用ffi-napi环境搭建附打包好的ffi-napi可以直接放到项目目录下使用，避免以后麻烦一、安装node.js Node.js官网：https://nodejs.org/zh-cn/download，选择LTS长期稳定版本即可需要注意Node.js 区分32和64位，32位版…...

编程日记 2025/9/14 19:52:16

使用 DeepSeek + 语音转文字工具实现会议整理

目录简述 1. DeepSeek与常用的语音转文字工具 1.1 DeepSeek 1.2 讯飞听见 1.3 飞书妙记 1.4 剪映电脑版 1.5 Buzz 2. 安装Buzz 3. 使用DeepSeek Buzz提取并整理语音文字 3.1 使用 Buzz 完成语音转文字工作 3.2 使用 DeepSeek 进行文本处理工作 3.3 整理成思维导图…...

编程日记 2025/9/15 19:27:47

RAGFLOW使用flask转发的open ai接口

flask转发openai标准接口背景搭建RAGFLOW 的过程中，遇到一个比较严重的问题，公司部署的大模型代理需要获取token，且token存在有效期5分钟，在RAGFLOW中不能直接用，所以希望通过flask项目转发请求。方案比较好的…...

编程日记 2025/9/18 12:03:57

语音芯片非隔离电源供电WT5104

语音芯片非隔离电源供电WT5104 语音芯片供电非隔离电源芯片 WT5104 介绍在语音相关设备的运行中，稳定的电源供应是确保语音芯片正常工作、实现高质量语音交互的关键。WT5104 作为一款专为多种设备供电设计的非隔离电源芯片，能将常见的 220V 交流电高效转…...

编程日记 2025/9/18 4:26:17

P8752 [蓝桥杯 2021 省 B2] 特殊年份——string提取索引转换为值

这里写目录标题链接题目代码大佬解答string提取索引转换为值链接 P8752 [蓝桥杯 2021 省 B2] 特殊年份题目代码 #include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <algorithm> #include <math.h> #include <queue&g…...

编程日记 2025/9/18 17:49:04

1.1. 形态学操作介绍

1.2. 原理介绍

1.2.1. 腐蚀（Erosion） ：

1.2.2. 膨胀（Dilation） ：

1.2.3. 开运算（Opening） ：

1.2.4. 闭运算（Closing） ：

1.2.5. 顶帽操作：

1.2.6. 黑帽操作：

1.3. 在openCV中实现

1.3.1. kernel

1.3.2. cv2.erode

1.3.3. cv2.dilate

1.3.4. cv2.morphologyEx（开运算、闭运算、顶帽操作、黑帽操作、形态学梯度）

相关文章：

1.2.1. 腐蚀（Erosion）：

1.2.2. 膨胀（Dilation）：

1.2.3. 开运算（Opening）：

1.2.4. 闭运算（Closing）：

1.3.1. `kernel`

1.3.2. `cv2.erode`

1.3.3. `cv2.dilate`

1.3.4. `cv2.morphologyEx`（开运算、闭运算、顶帽操作、黑帽操作、形态学梯度）