opencv 开运算

开运算（opening）是形态学图像处理中的一种基本操作，由腐蚀和膨胀两个操作组成，先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作，常用于去除图像中的噪声和小斑点，平滑边缘并保留物体的形状和大小。

在OpenCV中，可以使用cv.morphologyEx()函数进行开运算操作，具体的参数如下：

cv.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])

其中：

- src：输入图像，可以是单通道或多通道图像，数据类型为uint8、uint16或float32。
- op：形态学操作类型，这里应该选择cv.MORPH_OPEN。
- kernel：形态学操作的核，可以是自定义的形状和大小的核，也可以是OpenCV提供的预定义的核，如矩形结构元素、十字形结构元素、椭圆形结构元素等。
- dst：输出图像，与输入图像的类型和大小相同。
- anchor：锚点的位置，表示操作核的中心点，默认值为(-1, -1)，表示锚点位于核的中心。
- iterations：迭代次数，表示进行形态学操作的次数，默认值为1。
- borderType：边界处理方式，默认值为cv.BORDER_CONSTANT，表示在边界处填充常数值。
- borderValue：边界常数值，默认值为0，只有在边界处理方式为cv.BORDER_CONSTANT时才会使用。

使用cv.morphologyEx()函数进行开运算操作的代码示例如下：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg')

# 定义核的大小和形状
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))

# 进行开运算操作
opening = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_OPEN, kernel)

# 显示结果
cv.imshow('Original Image', img)
cv.imshow('Opening Image', opening)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们先读取了一张测试图像，然后定义了一个大小为3x3的矩形核，最后使用cv.morphologyEx()函数进行开运算操作，并将结果显示出来。