開運算：先腐蝕后膨脹。

能夠排除小亮點。

閉運算：先膨脹后腐蝕。

能夠排除小黑點。

形態學梯度：膨脹圖 — 腐蝕圖。

對二值圖像進行這一操作，可將圖塊的邊緣突出出來，故可用來保留物體邊緣輪廓。

頂帽：原圖 — 開運算結果。

可以認為是找到那些被開運算排除的小亮點。

黑帽：閉運算結果 — 原圖。

可以認為是找到那些被閉運算排除的小黑點。

為了方便，opencv 將這些操作集合到了一個函數中 morphologyEx。要實現不同操作，僅需改變其第三個成員變量 形態學運算標識符。

形態學濾波：morphologyEx 函數

voidmorphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue());

src，輸入圖像，即原圖像，填 Mat 類的對象即可。
dst，目標圖像，需要和原圖片有一樣的尺寸和類型。
op，形態學運算的類型。

MORPH_ERODE = 0, //腐蝕

MORPH_DILATE = 1, //膨脹

MORPH_OPEN = 2, //開操作

MORPH_CLOSE = 3, //閉操作

MORPH_GRADIENT = 4, //梯度操作

MORPH_TOPHAT = 5, //頂帽操作

MORPH_BLACKHAT = 6, //黑帽操作

kernel，膨脹操作的核。當為 NULL 時，表示的是使用參考點位于中心，大小 3×3 的核。

一般用函數getStructuringElement 配合這個參數使用。

例如：Mat kernel =getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));

MatgetStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1, -1));

shape，矩形：MORPH_RECT

交叉形：MORPH_CROSS

橢圓形：MORPH_ELLIPSE

ksize，內核的尺寸。
anchor，錨點的位置，默認位于中心。

anchor，錨點的位置，默認位于中心。
iterations 迭代使用 dilate() 的次數，默認值為 1。
borderType，邊界拓展的方法。
borderValue，當邊界為常數時的邊界值，有默認值，一般不用管。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencv —— morphologyEx 开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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