腐蚀
- 有助于减少白色噪声，可以用于分离两个连接的对象
膨胀
- 和腐蚀的操作相反，其功能是增加图像的白色区域的值
- 在去除噪声后，可以通过膨胀再恢复图像的目标区域信息
Open 开运算
- 先做一次腐蚀，然后再做一次膨胀操作，一般用于去除白色噪声
Closing 闭运算
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先做一次膨胀，再做一次腐蚀；对前景图像中的如果包含黑色点，有一定去除的效果
- 加载噪声数据
- Closing操作：去除黑色噪声
- dst = cv.morphologyEx(img, op=cv.MORPH_CLOSE, kernel=kernel, iterations=1)
形态梯度
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就是在膨胀和腐蚀之间的操作，也就是在膨胀的图像和腐蚀的图像之间取差集，一般的结果就是边缘位置显示，其他位置不显示（类似提取边缘，但不是）；一般做这个之前，先做一个噪声数据去除的操作。
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和边缘提取对比两者的 效果差异：
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形态梯度：抗噪强，适合轮廓增强（如医学图像）
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边缘提取：精度高，适合精细边缘（如目标检测）
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形态梯度
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Top Hat
- 在原始图像和Open图像之间获取差集，提取一些非交叉点的信息。一般不用。
- Top hat
Black Hat
- 在原始图像和Close操作图像之间取差集，提取一些交叉点附近的特征信息。一般不用。
-
全
