【基础】形态学梯度运算

形态学梯度运算是用图像的膨胀图像减腐蚀图像的操作，该操作可以获取原始图像中前景图像的边缘。

从上图可以看到，形态学梯度运算使用膨胀图像（扩张亮度）减腐蚀图像（收缩亮度），得到原始图像中前景对象的边缘。

上述图像的代码为：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('cv.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image = cv2.resize(image, (300, 300))

kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8)

dilation = cv2.dilate(image, kernel, 1)
erosion = cv2.erode(image, kernel, 1)

minus = dilation - erosion

cv2.imshow('image_stack', np.hstack((image, dilation, erosion, minus)))

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

当然，openCV也提供了响应的函数，通过将函数cv2.morphologyEx()的操作类型参数op设置为cv2.MORPH_GRADIENT，可以实现形态学梯度运算。

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('cv.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image = cv2.resize(image, (300, 300))

kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8)

result = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

cv2.imshow('image, result', np.hstack((image, result)))

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()