闭运算(Closing)是OpenCV中形态学操作(Morphological Operations)的一种,闭运算通常由膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)两个基本操作按照一定的顺序组合而成。
闭运算的作用主要包括以下几点:
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填充物体内的小孔洞:闭运算可以填充图像中前景对象内部的小孔洞或者小缝隙。
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连接邻近物体:如果图像中有两个邻近的前景对象,闭运算可以连接这两个对象,使它们成为一个整体。
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平滑物体的边界:闭运算可以平滑物体的边缘,减少边缘的突出部分,使边界更加连续。
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消除小对象:在去除噪声时,闭运算可以消除比结构元素小的对象,从而起到滤波的作用。
闭运算的步骤如下:
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膨胀:首先对图像进行膨胀操作。膨胀操作是通过结构元素(通常是小的方形或圆形)对图像进行卷积,结构元素在图像上滑动,如果结构元素覆盖的区域中至少有一个像素值为1,那么中心像素就设置为1。这样,图像中的前景对象会"膨胀"变大。
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腐蚀:在膨胀操作之后,对结果图像进行腐蚀操作。腐蚀操作与膨胀相反,如果结构元素覆盖的区域全部都是1,那么中心像素才设置为1,否则设置为0。这样,图像中的前景对象会"腐蚀"变小。
由于闭运算是先膨胀后腐蚀,因此它不会改变物体的整体形状,但会平滑物体的轮廓,并且能够连接邻近的物体。
闭运算在图像处理中应用广泛,例如在车牌识别中,可以用闭运算来连接车牌上的断开字符;在医学图像处理中,可以用来平滑组织结构的边缘;在工业检测中,可以用来去除噪声或连接断裂的物体边界等。
开运算(Opening)是OpenCV中形态学操作的一种,它由膨胀和腐蚀两个基本操作组成,但是与闭运算不同的是,开运算是先进行腐蚀操作,然后进行膨胀操作。
开运算的作用主要包括以下几点:
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去除小对象:开运算可以去除图像中的小亮点或小物体,这些通常被视为噪声。
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分离相邻物体:如果图像中的两个物体靠得很近,开运算可以用来分离这两个物体。
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平滑较大物体的边界:开运算可以平滑较大物体的边界,去除细小的突出部分。
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消除边缘毛刺:在图像处理中,开运算可以用来消除物体边缘的毛刺或不规则的突出部分。
开运算的步骤如下:
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腐蚀:首先对图像进行腐蚀操作。腐蚀操作会使图像中的前景对象"收缩",如果结构元素覆盖的区域全部都是前景像素,那么中心像素保持为前景,否则将其设置为背景。这样,图像中的小物体或突出部分会被消除。
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膨胀:在腐蚀操作之后,对结果图像进行膨胀操作。膨胀操作会使图像中的前景对象"膨胀"变大,但因为它是在腐蚀之后进行的,所以不会完全恢复被腐蚀掉的部分,尤其是那些小的突出部分。
开运算通常用于图像预处理阶段,特别是在去除噪声和分离物体时非常有用。例如,在文本识别中,开运算可以用来清除文本行中的孤立点,以便更好地分割字符;在医学图像处理中,可以用来去除图像中的小噪点,而不影响主要的解剖结构;在机器视觉中,可以用来平滑物体的轮廓,便于后续的特征提取和识别。
开运算是一种非常有用的形态学操作,它有助于改善图像的质量,为后续的处理步骤打下良好的基础。