5形态学图像处理
形态学（morphology） 一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构[14].其基本的运算包括： 二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等[15].简单来讲，形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。Open CV为进行图像的形态学变换提供了mor-phology Ex方法，它利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行更加高级的形态学变换，如： 开、闭运算，形态学梯度，“顶帽”“黑帽”等[16].代码如下，其结果如图5.
#coding = utf-8
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread（'myson.jpg',0）
kernel = cv2.get Structuring Element（cv2.MORPH_RECT,（5,5） ）#Open CV定义的结构元素#
eroded = cv2.erode（img,kernel）#腐蚀图像#
dilated = cv2.dilate（img,kernel）#膨胀图像#
opened = cv2.morphology Ex（img,cv2.MORPH_OPEN,kernel）#开运算#
closed = cv2.morphology Ex（img,cv2.MORPH_CLOSE,kernel）#闭运算#
6小结
从Python语言在数字图像处理课程中应用的几个方面中，可以看出Python使用快捷方便又不失基本理论的验证，可以很大程度上提高数字图像处理实验教学质量。此外C++ 、Java、MATHLAB和Python都可免费调用Open CV完成相应的图像处理功能[17].C ++书写代码最长，执行效率最高；Java书写代码比较长，执行效率也次之；MATHLAB和Python的代码相当，但Python执行效率微高于MATHLAB.最重要的是Python是免费和开源的，相对而言是最值得应用和推广的。
参考文献：
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