计算机视觉（十）--形态学特征
数学形态运算中，最常见的基本运算有七种， 分别为：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、击中、细化和粗化， 它们是全部形态学的基础。腐蚀和膨胀，看上去好像是一对互逆的操作，实际上，这两种操作不具有互逆的关系。 开运算和闭运算正是依据腐蚀和膨胀的不可逆性，演变而来的。先腐蚀后膨胀的过程就称为开运算。 闭运算是通过对腐蚀和膨胀的另一种不同次序的执行而得到的， 闭运算是先膨胀后腐蚀的过程，其功能是用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界， 同时不明显改变不明显改变其面积。 参考代码如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('./imgs/11.jpg',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
dilate_img = cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)
erosion_img = cv2.erode(img,kernel,iterations=1)
opening_img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closing_img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
f,(a1,a2,a3,a4,a5) = plt.subplots(1,5,figsize=(600,400))
a1.set_title("oraginal image")
a1.imshow(img,cmap="gray")
a2.set_title("dilate_img")
a2.imshow(dilate_img,cmap="gray")
a3.set_title("erosion_img")
a3.imshow(erosion_img,cmap="gray")
a4.set_title("opening_img")
a4.imshow(opening_img,cmap="gray")
a5.set_title("closing_img")
a5.imshow(closing_img,cmap="gray")
plt.show()