OpenCV中图像的开、闭运算讲解与实战应用（附Python源码）

绝地灬酷狼 2023-09-30 19:00 11阅读 0赞

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## 一、开运算 ##

开运算是将图像先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，开运算可以用来抹除图像外部的细节

如下图所示是一个简单的二叉树，父子节点之间都有线连接，如果对此图像进行腐蚀操作，可以得出第二张图，此时再执行膨胀操作，让缩小的节点恢复到原来的大小，可以得到第三张图的效果

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![a0bb14df44b34ab1ba8ca015044c1518.png][]

这三幅图就是开运算的过程，从结果中可以明显的看出，经过开运算之后，二叉树中的连接线消失了，只剩下光秃秃的节点，因为连接线被核当成细节抹除了，所以利用检测轮廓的方法可以统计二叉树节点数量，也就是说在某些情况下，开运算的结果还可以用来做数量统计

下面实战抹除黑种草图像中的针状叶子

黑种草如下图所示，花呈蓝色，叶子像针一样又细又长，呈羽毛状，要抹除黑种草图像中的叶子，可以使用5×5的核对图像进行开运算

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部分代码如下

import cv2
    import numpas np
    img = cv2.imad("nigella.png")  # 读取原图
    k = np.ones(5, 5), np.uint8)  # 创建5*5的数组作为核
    cv2.imshow("img", img)  # 显示原图
    dst = cv2.eroe(img, k  # 腐蚀操作
    dst = cv2.dilae(dst, k)  # 膨胀操作
    cv2.imshow("dst", dst)  # 显示开运算结果
    cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗体

## 二、闭运算 ##

闭运算是将图像先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作，闭运算可以抹除图像内部的细节，如下图身上布满斑点的小蜘蛛，先将图像进行膨胀操作，小蜘蛛身上的斑点被抹除，然后再将图像进行腐蚀操作

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下面对汉字图片进行闭运算，使用15×15的核做闭运算，因为使用的核比较大，很容易导致一些间隔较近的区域合并到一起 可以观察闭运算对汉字图片造成了哪些影响

![b5c63260ccfa42cf9cd8c5909fec5a12.png][]

部分代码如下

import cv2
    import numpy as np
    img = cv2imreadtianye.png")  # 读取原图
    k = np.es(( 15), np.uint8)  # 创建15*15的数组作为核
    cv2.imsow("img", img)  # 显示原图
    dst = cv2.dile(img, k)  # 膨胀操作
    dst = cv2.erodst, k)  # 腐蚀操作
    cv2.imshow("dst2", dst)  # 显示闭运算结果
    cv2.waitKey()  # 按下任何键盘按键后
    cv2.destrAllWindows()  # 释放所有窗体

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