一、形态学概念

什么是形态学？

1）指一系列处理图像型状特征的图像处理技术

2）形态学的基本思想是利用一直特殊的结构元（本质上是卷积核，且这个卷积核的值只有1和0）来测量或提取输入图像中相应的型状或特征，以便进一步进行图像分析和目标识别。

3）这些处理方法基本是对二进制图像进行处理，即黑白图像。

4）卷积核决定图像处理后的效果

5）形态学常用的基本操作有：

膨胀和腐蚀

开运算

闭运算

顶帽

黑帽

二、图像全局二值化

二值化：将图像的每个像素变成两种值，比如0，255

threshold（src，thresh，maxval[, dst]）

• src：最好是灰度图
• thresh：阈值
• maxval：最大值，最大值不一定为255
• type：操作类型，常见操作类型如下：

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np# 导入图片
lena = cv2.imread("beautiful women.png")
gray = cv2.cvtColor(lena, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# threshold会返回两个值：一个是阈值，一个是二值化处理后的图片
thresh, new_gray = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("img", np.hstack((gray, new_gray)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下：