Opencv 开运算是一种常用的图像处理技术，可以用于去除图像中的噪点和细小的物体，同时也可以用于图像的形态学处理。本文将详细讲解Opencv 开运算的完整攻略，包括基本原理、方法和两个示例。
Opencv 开运算的基本原理
Opencv 开运算是一种基于形态学的处理技术，通过对图像进行腐蚀和膨胀操作，可以去除图像中的噪点和细小的物体，同时也用于图像的形态学处理。具体实现方法包括：
cv2.morphologyEx函数：用于对图像进行形态学处理。
Opencv 开运算的使用方法
Opencv 库提供 cv2.morphologyEx 函数，可以用于对图像进行形态学处理。函数的基本语法如下：
dst = cv2.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])
其中，src 表示输入的图像，op 表示形态学操作类型，kernel 表示结构元素，dst 表示输出的图像，anchor 表示锚点位置，iterations 表示操作的次数，borderType 表示边类型，borderValue 表示边界值。
示例说明
下面是两个 Opencv 开运算的示例：
示例1： morphologyEx 函数对图像进行开运算操作
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 定义结构元素
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 对图像进行开运算操作
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 显示原始图像和开运算后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行该代码，系统会显示原始图像和开运算后的图像。
示例2：使用 morphologyEx 函数对图像进行开运算操作
import cv2
import numpy as np
# 读取像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 定义结构元素
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 对图像进行开运算操作
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
# 显示原始图像和开运算后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行该代码，系统会显示原始图像和开运算后的图像。
结论
Opencv 开运算是一种常用的图像处理技术，可以用于去除图像中的噪点和细小的物体，同时也可以用于图像的形态学处理。通过 Opencv 中的 cv2.morphologyEx 函数，可以实现对图像的开运算操作。通过本文介绍，应该已经了解了 Opencv 开运算的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。