图像处理入门：滤波与形态学操作详解

图像处理学习笔记（1）主要介绍了图像处理的基本概念和技术，以OpenCV库为例，详细讲解了滤波和图像形态学操作两个核心主题。 首先，滤波是图像处理中的基础步骤，用于平滑图像、去除噪声。均值滤波是通过计算每个像素周围指定区域内像素的平均值来替换当前像素，提高图像的平滑性。方框滤波与均值滤波类似，不同之处在于可以选择是否归一化，即是否将结果限制在[0,1]范围内。高斯滤波则是更高级的滤波方式，它采用高斯函数作为权重分布，强调中心像素的重要性，边缘像素的影响逐渐减弱，从而减少图像的高频噪声，保持细节。 图像形态学操作主要用于处理图像边缘和形状，主要包括二值化和形态学腐蚀、膨胀。二值化是将图像转换为黑白二值图像的过程，通过设置阈值，将灰度值高于或低于该阈值的像素分别设为白色或黑色。腐蚀通过卷积核对二值图像进行操作，每次将邻域内的元素与中心像素进行逻辑与运算，如果结果为0，则中心像素被“腐蚀”，边缘变薄。膨胀则相反，通过逻辑或运算将中心像素的邻域内元素扩展，使边缘变厚。 在提供的代码片段中，我们看到实际应用的例子，如读取图像`yd.jpg`，然后对图像进行不同的滤波操作，最后展示对比效果。通过`cv2.threshold()`函数实现二值化，并用`cv2.erode()`和`cv2.dilate()`执行腐蚀和膨胀操作。 理解并掌握这些技术对于图像预处理、特征提取以及后续的图像分析和识别至关重要。在实际项目中，根据应用场景选择合适的滤波器和形态学工具，能够显著改善图像质量，提升算法性能。