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本例是基于重建开运算的提取带有孔洞字符的图像恢复。 （1）构造标记图像 F 作为膨胀重建的标记，标记图像的边框位置为 $1-I$，其它位置均为 0； （2）使用十字形结构元（ MORPH_CROSS），对标记图像 F 进行膨胀恢复...
形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别。 开运算就是先腐蚀后膨胀的过程，通常用于去除噪点...OpenCV 提供了函数 **cv.morphologyEx** 可以实现图像的开运算。
图像相减结合开运算和闭运算，就得到顶帽变换和底帽变换。灰度图像 f 的顶帽变换定义为原图像减去图像开运算结果。 均匀光照对于从背景中提取目标十分重要，顶帽变换的重要用途就是校正不均匀光照的影响。...
由于开运算和闭运算对亮细节和暗细节的抑制作用，对图像先后做开运算和闭运算可以有效地抑制细节，实现平滑图像和去除噪声。 使用开运算和闭运算做形态平滑，就是循环交替地执行开运算和闭运算的操作。...
Canny 边缘检测算法是目前最优秀和最流行的边缘检测算法之一。算法不容易受噪声影响，能够识别图像中的弱边缘和强边缘，并能结合强弱边缘的位置关系给出...OpenCV 也提供了函数 **cv.Canny** 实现 Canny 边缘检测算子。
击中-击不中是形态检测的基本工具，可以实现对象的细化和剪枝操作，常用于物体识别、图像细化。 严格来说，击中击不中并非相当于腐蚀操作，而是类似于严格的模板匹配。只有符合要求的形状，才会在最终结果中显示出来...
本节介绍一种基于形态学的边缘检测和角点检测方法。角点在水平和竖直方向的变化都很大，即 x,y 方向的梯度都很大；边缘在 x,y 中的一个方向上梯度很大；而平坦区域在水平竖直两个方向上的梯度都较小。...
本例程采用灰度形态学方法处理复杂背景下的图像重建，以实现在一致灰度背景下保留文本。 本例程的问题及图片来自 Rafael C. Gonzalez "Digital Image Processing, 4th.Ed."。原著（包括英文版和中文版）中的方法说明...
顶帽变换和底帽变换用结构元通过开操作或闭操作从一副图像中删除物体，得到仅保留已删除分量的图像。顶帽变换用于暗背景上的亮物体，而底帽变换则用于用于亮背景上的暗物体，常用于校正不均匀光照的影响。
形态学重建的核心是测地膨胀和测地腐蚀。 重建开运算能精确地恢复腐蚀后所保留目标的形状，恢复精度取决于目标形状与所用结构元的相似性。通常，腐蚀过程中使用的结构元取决与目标的形状特性，而重建过程（膨胀恢复...
任意物体 A 的凸壳是包含 A 的最小凸物体。在二维图像中凸壳可以想象为一条刚好包着所有点的橡皮圈。在凸壳与物体边缘之间的部分称为凸陷（Convexity ...OpenCV 中提供了函数 **cv.convexHull** 可以获取轮廓的凸壳 。
均匀光照对于从背景中提取目标十分重要。类似地，底帽变换的重要用途也是校正不均匀光照的影响，可以用于删除亮背景下的暗区域，从而得到原图中的暗区域。
形态骨架（morphological skeleton）是一种细化的结构，指图像的骨骼部分，用于描述物体的几何形状和拓扑结构，是目标物体重要的拓扑描述。图像的细化是对二值图像进行骨架提取，删除不需要的轮廓点，只保留其骨架点...
提取图像中的水平线和垂直线，能够筛选出对自己有用的、感兴趣的部分。 通过自定义的结构元素，使结构元对输入图像的一些对象敏感，而对另一些对象不敏感，就会滤去敏感对象、保留不敏感对象。对于水平或垂直线，...
击中-击不中是形态检测的基本工具，可以实现对象的细化和剪枝操作，常用于物体识别、图像细化。 严格来说，击中击不中并非相当于腐蚀操作，而是类似于...OpenCV 中的函数 **cv.morphologyEx** 可以实现击中-击不中变换
本例是基于形态学重建的边界清除。 （1）构造标记图像 F 作为膨胀重建的标记，标记图像的边框位置为 $I$，其它位置均为 1； （2）使用十字形结构元（MORPH_CROSS），对标记图像 F 进行膨胀恢复；...
youcans 的 OpenCV 例程 200 篇 >**欢迎关注 [『OpenCV 例程200篇 100 篇』](https://blog.csdn.net/youcans/category_11459626.html) 系列，持续更新中** > >[【OpenCV 例程200篇】01. 图像的读取（cv2.imread）]...
图像直接拼接合成会在图像重叠区域的拼接处出现明显的痕迹 。图像融合的目的就是使两幅图像的重叠区域过渡自然且平滑。 拉普拉斯金字塔将源图像分解到不同的频带。金字塔图像融合过程，是在不同尺度、不同空间分辨率...
分水岭算法是基于形态学的图像分割方法，体现了边缘检测...OpenCV 提供了函数 **cv.watershed** 实现基于标记的分水岭算法，函数 **cv.distanceTransform** 实现距离变换，计算图像中每个像素到最近的零像素点的距离。
Gabor 滤波的基本思想是，不同纹理具有不同的中心频率及带宽，Gabor 滤波器是带通滤波器，只允许特定频率的纹理通过，因而可以分析和提取纹理...OpenCV 中提供的 cv.getGaborKernel() 函数可以生成 Gabor 滤波器核。
通过图像分割，获得前景目标的掩模图像 mask，将前景图像叠加到背景图像的指定位置，通过拉普拉斯金字塔在不同频段层次上进行图像融合。
OTSU 方法使用最大化类间方差（intra-class variance）作为评价准则，基于对图像直方图的计算，可以给出类间最优分离的最优阈值。 OTSU 方法可以扩展到任意数量的阈值。假设有 K 个分类 $c_1, c_2,...,c_k$ 时，可以...
在对实际图像进行轮廓查找时，得到的轮廓数量很多。获取轮廓后，通常基于轮廓的特征进行筛选、识别和处理。 常用的轮廓特征，包括图像距、轮廓周长、轮廓近似、凸包、边界矩形、拟合图形等特征。...
OpenCV 也提供了函数 **cv.grabCut** 实现 GrabCut 图割算法。 本例程使用掩模图像进行初始化。掩模图像提供了图像中物体的近似分割，GrabCut 算法可以迭代地应用图割对分割结果进行改进，从图像中提取前景。
分水岭方法基本思想是把图像看作测地学上的拓扑地貌，将像素点的灰度值视为海拔高度，整个图像就像一张高低起伏的地形图。 梯度处理可以使用 Sobel、Canny 梯度算子，也可以用形态学梯度操作获得梯度图像。...
噪声和非均匀光照等因素对阈值处理的影响很大，例如光照复杂时 Otsu 算法等全局阈值分割方法的效果往往不太理想，需要使用可变阈值处理。...OpenCV 提供了函数 **cv.adaptiveThreshold** 来实现自适应阈值处理。
基于标记点的改进算法在原始图像中寻找一些内部标记和外部标记来引导分割，关键就在于如何获得准确的标记图像...本例程给出通过鼠标交互进行标注的例子。由于在例程中并未区分前景或背景，对分割目标和背景都要做标记。
Gabor 滤波的基本思想是，不同纹理具有不同的中心频率及带宽，Gabor 滤波器是带通滤波器，只允许特定频率的纹理通过，因而可以分析和提取纹理特征。 Gabor 滤波器可以提取不同方向和不同尺度的特征，通常选择若干...
在分水岭算法之前通常要对图像进行滤波以消除噪点，但也使弱边缘被平滑，分水岭的峰值弱化。梯度处理可以强化边缘，把梯度图像作为输入图像，可以避免弱边缘在分水岭填充过程中被淹没。可以使用 Sobel、Canny 梯度...
这两个函数的使用比较复杂，在 OpenCV 不同版本中也有变化，需要特别注意：OpenCV不同版本中本函数的返回值不同。早期版本中，函数会对输入图像“原地”修改。对黑色背景的二值图像操作。轮廓边界点的坐标表达形式是...