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一、膨胀操作

膨胀操作也就是根据图片将边缘的一些细节给丰富，处理的程度取决于卷积核的大小还有膨胀次数。也就是腐蚀操作的相反操作（腐蚀操作参考我的上一篇文章 点击跳转）。

拿下面的这张照片来举个例子：

通过膨胀操作：

# 导入OpenCV库，用于图像处理
import cv2
# 导入matplotlib的pyplot模块，用于图像显示
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入numpy库，用于数值计算
import numpy as np# 使用cv2.imread()函数读取位于指定路径的图像文件
img = cv2.imread("E:\\XUEXI\\Python_learn\\tupian\\4.jpg")# 创建一个30x30的矩形结构元素，用于形态学操作
# np.ones((30,30),np.uint8)创建一个所有元素都是1的30x30矩阵
kernel = np.ones((30, 30), np.uint8)# 使用cv2.dilate()函数对图像进行膨胀操作一次
dilate_1 = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)# 使用cv2.dilate()函数对图像进行膨胀操作两次
dilate_2 = cv2.dilate(img, kernel, iterations=2)# 使用cv2.dilate()函数对图像进行膨胀操作三次
dilate_3 = cv2.dilate(img, kernel, iterations=3)# 使用numpy的hstack()函数将三个膨胀后的图像水平堆叠在一起
res = np.hstack((dilate_1, dilate_2, dilate_3))# 显示堆叠后的图像
cv2.imshow("res", res)
# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
# 关闭所有OpenCV创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()

膨胀一次：

膨胀两次：

膨胀三次：

二、开运算与闭运算

开运算是先进行腐蚀操作，然后进行膨胀操作，用于去除小的物体

拿以下图片来举例子：

经过开运算：

# 导入OpenCV库，用于图像处理
import cv2
# 导入matplotlib的pyplot模块，用于图像显示
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入numpy库，用于数值计算
import numpy as np# 使用cv2.imread()函数读取位于指定路径的图像文件
img = cv2.imread("E:\\XUEXI\\Python_learn\\tupian\\3.jpg")# 创建一个5x5的矩形结构元素，用于形态学操作
# np.ones((5,5),np.uint8)创建一个所有元素都是1的5x5矩阵
kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)# 使用cv2.morphologyEx()函数对图像进行开运算
# 开运算是先进行腐蚀操作，然后进行膨胀操作，用于去除小的物体
# cv2.MORPH_OPEN指定要执行的形态学操作是开运算
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# 使用cv2.imshow()函数显示开运算后的图像
cv2.imshow("opening", opening)
# 使用cv2.waitKey(0)函数等待，直到用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
# 使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有OpenCV创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：

具体优化效果根据卷积核而进行调整改变。

闭运算是先进行膨胀操作，然后进行腐蚀操作，用于填充物体内部的小洞或连接临近物体

经过闭运算：

# 导入OpenCV库，用于图像处理
import cv2
# 导入matplotlib的pyplot模块，用于图像显示
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入numpy库，用于数值计算
import numpy as np# 使用cv2.imread()函数读取位于指定路径的图像文件
img = cv2.imread("E:\\XUEXI\\Python_learn\\tupian\\3.jpg")# 创建一个10x10的矩形结构元素，用于形态学操作
# np.ones((10,10),np.uint8)创建一个所有元素都是1的10x10矩阵
kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)# 使用cv2.morphologyEx()函数对图像进行闭运算
# 闭运算是先进行膨胀操作，然后进行腐蚀操作，用于填充物体内部的小洞或连接临近物体
# cv2.MORPH_CLOSE指定要执行的形态学操作是闭运算
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 使用cv2.imshow()函数显示闭运算后的图像
cv2.imshow("opening", opening)
# 使用cv2.waitKey(0)函数等待，直到用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
# 使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有OpenCV创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：

三、梯度运算

梯度 = 膨胀 - 腐蚀，形态学梯度是膨胀和腐蚀操作的差值，用于突出物体的边缘

展示膨胀和腐蚀的效果：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimg = cv2.imread("E:\\XUEXI\\Python_learn\\tupian\\4.jpg")kernel = np.ones((7, 7),np.uint8)
dilate = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 5)
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 5)res = np.hstack((dilate , erosion))cv2.imshow("res",res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

梯度计算：

# 导入OpenCV库，用于图像处理
import cv2
# 导入matplotlib的pyplot模块，用于图像显示
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入numpy库，用于数值计算
import numpy as np# 使用cv2.imread()函数读取位于指定路径的图像文件
img = cv2.imread("E:\\XUEXI\\Python_learn\\tupian\\4.jpg")# 创建一个7x7的矩形结构元素，用于形态学操作
# np.ones((7,7),np.uint8)创建一个所有元素都是1的7x7矩阵
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)# 使用cv2.morphologyEx()函数计算图像的形态学梯度
# 形态学梯度是膨胀和腐蚀操作的差值，用于突出物体的边缘
# cv2.MORPH_GRADIENT指定要执行的形态学操作是梯度运算
gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)# 使用cv2.imshow()函数显示形态学梯度后的图像
cv2.imshow("gradient", gradient)
# 使用cv2.waitKey(0)函数等待，直到用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
# 使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有OpenCV创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()

运算结果：

四、礼帽与黑帽操作

礼帽 = 原始输入-开运算结果 礼帽变换的目的是突出图像中比其周围环境更亮的物体或特征。
黑帽 = 闭运算结果 - 原始输入 黑帽变换是图像的腐蚀版本减去图像的膨胀版本，用于突出比周围暗的物体

礼帽：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimg = cv2.imread("E:\\XUEXI\\Python_learn\\tupian\\3.jpg")kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)cv2.imshow("gradient",tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运算结果：

原始输入（带有毛刺）- 开运算结果（去除毛刺） = 周围的毛刺（上图）
黑帽：

# 导入OpenCV库，用于图像处理
import cv2
# 导入matplotlib的pyplot模块，用于图像显示
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入numpy库，用于数值计算
import numpy as np# 使用cv2.imread()函数读取位于指定路径的图像文件
img = cv2.imread("E:\\XUEXI\\Python_learn\\tupian\\3.jpg")# 创建一个10x10的矩形结构元素，用于形态学操作
# np.ones((10,10),np.uint8)创建一个所有元素都是1的10x10矩阵
kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)# 使用cv2.morphologyEx()函数对图像进行黑帽变换
# 黑帽变换是图像的腐蚀版本减去图像的膨胀版本，用于突出比周围暗的物体
# cv2.MORPH_BLACKHAT指定要执行的形态学操作是黑帽变换
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)# 使用cv2.imshow()函数显示黑帽变换后的图像
cv2.imshow("blackhat", blackhat)
# 使用cv2.waitKey(0)函数等待，直到用户按下任意键
cv2.waitKey(0)
# 使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有OpenCV创建的窗口
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：