(四)OpenCV-Python学习—形态学处理

　　通过阈值化分割可以得到二值图，但往往会出现图像中物体形态不完整，变的残缺，可以通过形态学处理，使其变得丰满，或者去除掉多余的像素。常用的形态学处理算法包括：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽运算和底帽运算。

1. 腐蚀

　　　腐蚀操作类似于中值平滑，也有一个核，但不进行卷积运算，而是取核中像素值的最小值代替锚点位置的像素值，这样就会使图像中较暗的区域面积增大，较亮的的区域面积减小。如果是一张黑底，白色前景的二值图，就会使白色的前景物体颜色变小，就像被腐蚀了一样。

　　　进行腐蚀操作的核，不仅可以是矩形，还可以是十字形和椭圆形，opencv提供getStructuringElement()函数来获得核，其参数如下：

kernel=cv2.getStructuringElement(shape,ksize,anchor)
        shape:核的形状
                cv2.MORPH_RECT: 矩形
                cv2.MORPH_CROSS: 十字形(以矩形的锚点为中心的十字架)
                cv2.MORPH_ELLIPSE:椭圆(矩形的内切椭圆）
                
        ksize: 核的大小，矩形的宽，高格式为(width,height)
        anchor: 核的锚点，默认值为(-1,-1),即核的中心点

　　　opencv提供erode()函数进行腐蚀操作，其对应参数如下：

dst=cv2.erode(src,kernel,anchor,iterations,borderType,borderValue):
        src: 输入图像对象矩阵,为二值化图像
        kernel:进行腐蚀操作的核，可以通过函数getStructuringElement()获得
        anchor:锚点，默认为(-1,-1)
        iterations:腐蚀操作的次数，默认为1
        borderType: 边界种类，有默认值
        borderValue:边界值，有默认值

　　　腐蚀操作的代码和效果如下：

　　　可以看到二值化图像中白色的opencv字体面积变小了，就像被腐蚀了。注意这是黑底白字，如果是白底黑字，效果会相反，字体反而会膨胀。

#coding:utf-8


import cv2 as cv

img = cv.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\logo.png")
img_cvt = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,img_thr = cv.threshold(img_cvt,200,255,cv.THRESH_BINARY_INV)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,5))
dst = cv.erode(img_thr,kernel,iterations=1)

cv.imshow("img",img)
cv.imshow("img_thr",img_thr)
cv.imshow("dst",dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

cv2.erode()