Python OpenCV 图像开闭操作，图像处理取经之旅第 39 篇

Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 39 篇。
该系列文章导航参考：https://blog.csdn.net/hihell/category_10688961.html

基础知识铺垫

图像的开闭操作都是形态学重要的操作之一，它们是基于腐蚀和膨胀操作组合而形成的，可用于二值图或灰度图。

开闭操作

由于这两个操作及其相似，我们直接合在一起进行说明。

开操作 = 先腐蚀，再膨胀，作用：消除图像中的小物体，分离物体。删除二值图像中小的干扰块，降低图像二值化之后噪点过多的问题。总结下来就是：消除图像中小的干扰区域。

比操作 = 先膨胀，再腐蚀，作用：填充前景物体中的小洞，抹去前景物体上的小黑点。总结下来就是：填充小的封闭区域。

函数原型

开闭操作的函数原型如下：

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

参数说明如下：

• src：待操作的图片；
• op：开闭操作选择；
• kernerl：该参数在滤波中叫做滤波器(kernal)，在形态学中称为结构元素，结构元素是由一个特殊的形状构成,如线条、矩形、圆等。

参数 op 的取值：

• cv2.MORPH_OPEN：开运算(open)；
• cv2.MORPH_CLOSE：闭运算(close)；
• cv2.MORPH_GRADIENT ：形态学梯度(morph-grad)，可以突出团块(blob)的边缘，保留物体的边缘轮廓；
• cv2.MORPH_TOPHAT：顶帽(top-hat)，将突出比原轮廓亮的部分；
• cv2.MORPH_BLACKHAT：黑帽(black-hat)，将突出比原轮廓暗的部分。

接下来看一下测试代码吧：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 开操作
def open(image):

    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5))
    dst = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow("open", dst)

# 闭操作
def close(image):

    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5))
    dst = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_CLOSE, kernel)
    cv.imshow("close", dst)


src = cv.imread("./font.png")

cv.imshow("src", src)
open(src)
close(src)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行效果如下，注意由于图片前景色为黑色，所以在获取二值图像的时候，用的参数为 cv.THRESH_BINARY_INV。

如果你希望效果更加明显，可以在原始图片中增加一些噪点，然后使用开操作，可以进行去除。

例如实现下述效果，可以修改开操作中卷积核大小实现。

# 开操作
def open(image):

    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (13, 13))
    dst = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow("open", dst)

如果将开闭操作直接作用于彩色图像，可以得到油画般的效果，具体如下：

# 开操作
def open(image):

    # gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (11, 11))
    dst = cv.morphologyEx(image, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow("open", dst)

开操作对于彩色图而言，将一些小的偏白色区域用周围的颜色进行填补，整体的图像也会模糊化。

开闭运算的原理再稍微总结一下：
开运算，扩大黑色区域，减小白色区域，
比运算，减小黑色区域，扩大白色区域。

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