morphology:形态学
Python:
cv.morphologyEx( src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]] ) -> dst
src:源图
op:操作类型，主要是erode和dilate及两者的组合：
cv2.MORPH_ERODE:腐蚀，扩大黑色, dst = erode(src)
cv2.MORPH_DILATE：膨胀，扩大白色, dst = dilate(src)
cv2.MORPH_OPEN：开运算-open，dst = dilate(erode(src,))
cv2.MORPH_CLOSE:闭运算-close，dst = erode(dilate(src,))
cv2.MORPH_GRADIENT:梯度运算-gradient，dst = dilate(src) - erode(src)
cv2.MORPH_TOPHAT:顶帽运算：dst = src - open(src)
cv2.MORPH_BLACKHAT:黑帽运算：dst = close(src) - src
cv2.MORPH_HITMISS：hit or miss，击中或不击中，只支持值为CV_8UC1类型的二值图像
kernel:
除了"击中不击中"算法需要使用子图构建kernel外，其他算法都需要使用getStructureElement方法构造。
anchor:表示kernel的中心点位置（注意，这里说的是kernel的中心点位置），负值表示kernel的中心位置（默认值为[-1,-1]）。
iterations:腐蚀和膨胀算法各自连续执行次数。例如开运算，iterations=2,表示 erode-erode-dilate-dilate运算，不是交替运算。
getStructureElement 表示核的方式，核是二值的，就是只有0/1两个数值。主要有三种：cv2.MORPH_RECT（矩形）、 cv2.MORPH_CROSS（十字交叉）、 cv2.MORPH_ELLIPSE（椭圆），三种矩阵分别如下：
strc_elem = cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_ELLIPSE,ksize=(13,9))
print(strc_elem)
以下三个矩阵分别为对应椭圆(cv2.MORPH_ELLIPSE)、矩形(cv2.MORPH_RECT)、十字交叉(cv2.MORPH_CROSS)的形状。
[[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0]
[0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0]
[0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]]
[[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]]
[[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]]
Original: https://blog.csdn.net/Hero_Never_GIVE_UP/article/details/124057671
Author: HeroFUCKEVERYTHING
Title: OpenCV 高级形态学函数cv2.morphology()
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