mtlab图像先腐蚀后膨胀闭运算代码，包括原图和运算后图片对比

以下是 Matlab 中进行图像先腐蚀后膨胀闭运算的代码示例，包括原图和运算后图片对比：

% 读取图像
img = imread('example.png');

% 定义结构元素
se = strel('disk', 5);

% 进行腐蚀操作
eroded_img = imerode(img, se);

% 进行膨胀操作
dilated_img = imdilate(eroded_img, se);

% 进行闭运算
closed_img = imclose(img, se);

% 显示原图和闭运算后的图像对比
figure;
subplot(1,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(closed_img), title('闭运算后图像');

以上代码中，`imread` 函数用于读取需要进行闭运算的图像。`strel` 函数用于创建结构元素，`disk` 表示结构元素的形状为圆形，`5` 表示结构元素的半径为 5 像素。`imerode` 和 `imdilate` 函数分别用于进行腐蚀和膨胀操作，`imclose` 函数用于进行闭运算。最后使用 `subplot` 和 `imshow` 函数显示原图和闭运算后的图像对比。

相关问题

用matlab写一个对一幅图片进行灰度级腐蚀膨胀和开闭运算的代码

以下是使用Matlab进行灰度级腐蚀、膨胀、开、闭运算的代码：

% 读入一幅灰度图像
I = imread('your_image.jpg');
% 显示原图像
figure;imshow(I);title('Original Image');

% 定义结构元素
se = strel('disk', 3);

% 灰度级腐蚀
I_erode = imerode(I, se);
% 显示腐蚀结果
figure;imshow(I_erode);title('Eroded Image');

% 灰度级膨胀
I_dilate = imdilate(I, se);
% 显示膨胀结果
figure;imshow(I_dilate);title('Dilated Image');

% 灰度级开运算
I_open = imopen(I, se);
% 显示开运算结果
figure;imshow(I_open);title('Opened Image');

% 灰度级闭运算
I_close = imclose(I, se);
% 显示闭运算结果
figure;imshow(I_close);title('Closed Image');

以上代码中，首先通过`imread`函数读入一幅灰度图像，并通过`imshow`函数显示原图像。然后，通过`strel`函数定义一个圆形的结构元素，半径为3。接着，分别使用`imerode`函数进行灰度级腐蚀，`imdilate`函数进行灰度级膨胀，`imopen`函数进行灰度级开运算，`imclose`函数进行灰度级闭运算，并通过`imshow`函数将结果显示出来。

需要注意的是，以上代码只能处理灰度图像，如果需要处理彩色图像，需要将彩色图像转换为灰度图像后再进行运算。

用matlab，1. 打开wenzi.png，转换成灰度图像，使用threshold()对图像作阈值化处理，对图像作腐蚀运算，对图像作膨胀运算，分别显示结果

好的，下面是在Matlab中实现对`wenzi.png`图像进行阈值化、腐蚀和膨胀操作的代码：

% 读取图像
img = imread('wenzi.png');
% 将图像转化为灰度图像
img = rgb2gray(img);
% 做阈值化处理
threshold = 100;
binaryImage = img > threshold;
% 进行腐蚀运算
se = strel('disk', 5);
erodedImage = imerode(binaryImage, se);
% 进行膨胀运算
dilatedImage = imdilate(erodedImage, se);
% 显示结果
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(img);
title('原图');
subplot(2, 2, 2);
imshow(binaryImage);
title('阈值化处理');
subplot(2, 2, 3);
imshow(erodedImage);
title('腐蚀运算');
subplot(2, 2, 4);
imshow(dilatedImage);
title('膨胀运算');

在这个代码中，我们首先读取了图像`wenzi.png`，然后将图像转化为灰度图像。接着，我们使用了`threshold`函数对图像进行了阈值化处理，得到了二值图像。然后，我们使用了`strel`函数创建了一个半径为5的圆形结构元素，并使用`imerode`函数对二值图像进行了腐蚀运算，得到了腐蚀后的图像。最后，我们使用了`imdilate`函数对腐蚀后的图像进行了膨胀运算，得到了膨胀后的图像。最后，我们使用`subplot`函数显示了原图、阈值化处理后的图像、腐蚀运算后的图像和膨胀运算后的图像。

希望这个代码能够对你有所帮助！