1.Opencv-python学习：（三）像平滑处理与腐蚀膨胀操作
2.opencv图像处理模块(4)——膨胀和腐蚀
3.opencv膨胀腐蚀处理图像的膨胀膨胀时候，修改参数没什么效果
4.OpenCV图像处理入门 - 图像的源码腐蚀与膨胀
5.opencv 图像处理之膨胀和腐蚀
6.3OpenCV图像处理模块（4）图像腐蚀与膨胀

Opencv-python学习：（三）像平滑处理与腐蚀膨胀操作

       在图像处理领域，平滑处理是和腐常用的操作之一，旨在减少噪声并使图像变得平滑。膨胀膨胀OpenCV 提供了多种平滑处理方法，源码包括均值滤波、和腐android aidl源码高斯滤波和中值滤波。膨胀膨胀

       均值滤波函数 dst=cv2.blur(src,源码ksize) 被用于应用均值滤波，它通过计算图像区域内的和腐像素平均值来平滑图像。高斯滤波函数 dst=cv2.GaussianBlur(src,膨胀膨胀ksize,sigmaX,sigmaY,borderType) 则提供了更加平滑且自然的图像平滑效果，其中 sigmaX 和 sigmaY 控制滤波器在水平和垂直方向上的源码扩散程度。中值滤波函数 dst=cv2.medianBlur(src,和腐ksize) 是一种非线性平滑方法，它通过取图像区域内的膨胀膨胀像素值的中位数来平滑图像，特别适用于处理椒盐噪声。源码

       在处理椒盐噪声图像时，和腐哈哈源码应用上述平滑方法可以显著减少噪声，如均值滤波、高斯滤波和中值滤波图像所示。方框滤波与均值滤波在图像处理结果上较为相似，而高斯滤波则提供了更平滑且自然的效果。中值滤波图像则保留了边缘的清晰度，但边界相对原图仍保持一定程度的模糊。

       在图像处理中，腐蚀与膨胀操作是两种重要的形态学操作，用于改变图像的形状和结构。图像腐蚀函数 dst=cv2.erode(src,kernel,iterations=None) 通过去除图像中的局部最大值，实现图像的腐蚀操作，而图像膨胀函数则通过添加局部最小值，实现图像的大型源码膨胀操作。在处理过程中，可以选择矩形、圆形或十字等多种内核形状，以适应不同的图像处理需求。

opencv图像处理模块(4)——膨胀和腐蚀

       1）膨胀

       2）腐蚀

       理论

       形态学操作是一组基于形状处理图像的操作。它将结构元素应用于输入图像并生成输出图像。其中最基本的形态操作包括腐蚀和膨胀。这些操作在图像处理中有着广泛的用途，例如去除噪声、隔离单个元素、连接图像中的不同元素，以及发现图像中的强度凸起或空洞。

       膨胀

       膨胀操作涉及将图像A与某个核(B)进行卷积。核(B)可以是phpvod 源码任何形状或大小，通常为正方形或圆形。核B有一个确定的锚点，通常是核的中心。

       当核B在图像上扫描时，我们计算与B重叠的最大像素值，并用该最大值替换锚点位置的图像像素。这种最大化操作导致图像中的明亮区域“增长”，因此称为“膨胀”。

       腐蚀

       腐蚀操作与膨胀类似。它计算给定核面积上的局部最小值。

       当内核B在图像上扫描时，我们计算与B重叠的最小像素值，并用该最小值替换锚点下的图像像素。

opencv膨胀腐蚀处理图像的msgfmt 源码时候，修改参数没什么效果

       可以修改下，膨胀腐蚀时用到的kernel.

       kernel的形状一般有下面三种：

       矩形: MORPH_RECT

       交叉形: MORPH_CROSS

       椭圆形: MORPH_ELLIPSE

       比如：想选用*的正方形kernel进行膨胀操作.

       可以利用：

       Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ));

       dilate(image, out, element);

       这样的语句来实现。

OpenCV图像处理入门 - 图像的腐蚀与膨胀

       OpenCV图像处理入门 - 图像的腐蚀与膨胀操作详解

       在OpenCV中，图像的腐蚀与膨胀操作主要通过cv2.erode和cv2.dilate函数实现。这些函数适用于二值图像，以黑白模式操作，但也可用于其他图像类型。它们分别对应于图像边缘的缩小和扩大。

       腐蚀操作

       erode函数的核心是卷积操作，它使用一个二维矩阵kernel在源(src)上进行滑动。非零元素所覆盖区域内的最小值会被用于填充新生成的像素。例如，下面的代码演示了通过3次迭代，kernel为3x3的腐蚀操作效果逐渐增强：

       cv2.erode(src, kernel, iterations=1, ...)

       结果显示，随着迭代次数增加，边缘逐渐变模糊，图像变简洁。

       膨胀操作

       与腐蚀相反，dilate函数选择kernel覆盖区域内的最大值。代码示例中，不同的kernel形状如(,3), (3,), (,)分别导致图像在不同方向上膨胀，如Y方向变粗、X方向变粗以及双向膨胀。

       cv2.dilate(src, kernel, iterations=1, ...)

       通过调整kernel的大小和形状，膨胀操作可以增强图像的边缘或填充细节。

opencv 图像处理之膨胀和腐蚀

       在OpenCV中，图像处理的膨胀和腐蚀操作就像形象的“增肥”和“减肥”。膨胀主要用于填补图像中的缺陷，通过指定的卷积核（如3x3全为1的矩阵），检查像素点周围3x3区域，只要有白色部分存在，该点就会被标记为白色。例如，`cv2.dilate(img,kernel,1)` 的膨胀操作会重复执行一次，根据kernel大小调整膨胀范围。

       腐蚀则相反，用于消除图像边缘的毛刺，取卷积核内最小值。例如，`erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations=1)`，kernel大小变化会影响腐蚀程度。为了减少信息损失，可以结合膨胀和腐蚀，形成开运算（先腐蚀后膨胀）和闭运算（先膨胀后腐蚀）。

       开运算有助于去除毛刺，而闭运算则用于填补缺陷。边缘信息可以通过计算膨胀图像与腐蚀图像的差来获取，`gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT,kernel)`。高帽和黑帽操作则用于分别突出图像中的毛刺（`tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)`）和缺陷（`black_hat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)`），这两种方法有助于更深入地分析图像特征。

3OpenCV图像处理模块（4）图像腐蚀与膨胀

       OpenCV图像处理模块的第四部分着重于形态学操作中的腐蚀和膨胀功能。这些操作是基于形状的图像处理技术，通过结构元素对输入图像进行处理，生成输出图像，属于形态学变换的基本应用。

       其中，膨胀和腐蚀是形态学变换的两个核心操作。膨胀是将图像A与结构元素B进行卷积，B通常为正方形或圆形，以中心锚点为参照。这个过程通过计算核B覆盖区域的最大像素值来替换锚点像素，结果是图像中的亮区域（亮度较高区域）扩大，即膨胀效果。其公式表述为：

       [公式]

       示例图像在膨胀处理后，字符区域明显增大，边缘变得更加清晰。

       相反，腐蚀操作则寻找核区域内的最小值。同样，遍历图像时，用核覆盖区域的最小值替换对应像素，导致亮区域缩小，暗区域增加。腐蚀的公式如下：

       [公式]

       经过腐蚀处理的图像，字符区域明显变小，边缘部分被削弱。在OpenCV的示例中，可以调整结构元素的类型和大小，以观察不同效果，如选择不同结构元素，大小设为3时的对比。