形态学与图像分割：高级操作实践

实验六：高级特性（形态学+图像分割+彩色图像处理） 本实验旨在深入理解并实践图像处理中的高级技术，特别是形态学转换和图像分割。首先，实验要求学生熟悉并掌握以下关键概念和操作： 1. **形态学转换** - 形态学是基于图像形状的操作，通常针对二值图像进行。主要涉及腐蚀（cv2.erode()）、膨胀（cv2.dilate()）、开运算（cv2.morphologyEx()与腐蚀和膨胀结合）、闭运算（先膨胀后腐蚀）以及形态学梯度，用于边缘检测。 - **腐蚀**：使用结构元素（如5x5全1矩阵）沿图像滑动，如果结构元素对应的所有像素值均为1，则中心元素保持不变，否则变为0，有助于去除图像边缘的噪声。 - **膨胀**：与腐蚀相反，只要结构元素对应的像素中有1，则中心像素变为1，有助于扩大前景区域。 - **开运算**：先腐蚀后膨胀，用于噪声去除，cv2.morphologyEx()函数实现。 - **闭运算**：先膨胀后腐蚀，常用于填充前景物体的小孔或去除背景的小黑点。 2. **图像阈值分割** - 学习全局阈值分割（cv2.threshold()），通过设定固定阈值将图像二值化，区分前景和背景。 - 自适应阈值分割（cv2.adaptiveThreshold()）则根据局部图像特征动态调整阈值，提高分割效果的鲁棒性。 - **Otsu's二值化** 是一种自动选择阈值的方法，能够较好地分离图像中的高对比度对象。 3. **颜色空间转换** - 学习将图像从BGR色彩空间转换到灰度图或HSV色彩空间，这对于某些分析任务（如颜色识别和跟踪）至关重要。 4. **颜色追踪** - 初步学习如何利用颜色信息进行视频跟踪，这是图像处理在实时应用中的一个重要环节。 实验通过实际操作演示了这些技术，帮助学生增强对形态学和图像分割的理解，并熟练运用OpenCV库中的函数。通过实践，他们能够更好地处理和分析图像数据，提升图像处理的技能。