闭运算（Closing）是OpenCV中形态学操作（Morphological Operations）的一种，闭运算通常由膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）两个基本操作按照一定的顺序组合而成。
闭运算的作用主要包括以下几点：
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填充物体内的小孔洞：闭运算可以填充图像中前景对象内部的小孔洞或者小缝隙。
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连接邻近物体：如果图像中有两个邻近的前景对象，闭运算可以连接这两个对象，使它们成为一个整体。
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平滑物体的边界：闭运算可以平滑物体的边缘，减少边缘的突出部分，使边界更加连续。
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消除小对象：在去除噪声时，闭运算可以消除比结构元素小的对象，从而起到滤波的作用。
闭运算的步骤如下：
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膨胀：首先对图像进行膨胀操作。膨胀操作是通过结构元素（通常是小的方形或圆形）对图像进行卷积，结构元素在图像上滑动，如果结构元素覆盖的区域中至少有一个像素值为1，那么中心像素就设置为1。这样，图像中的前景对象会“膨胀”变大。
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腐蚀：在膨胀操作之后，对结果图像进行腐蚀操作。腐蚀操作与膨胀相反，如果结构元素覆盖的区域全部都是1，那么中心像素才设置为1，否则设置为0。这样，图像中的前景对象会“腐蚀”变小。
由于闭运算是先膨胀后腐蚀，因此它不会改变物体的整体形状，但会平滑物体的轮廓，并且能够连接邻近的物体。
闭运算在图像处理中应用广泛，例如在车牌识别中，可以用闭运算来连接车牌上的断开字符；在医学图像处理中，可以用来平滑组织结构的边缘；在工业检测中，可以用来去除噪声或连接断裂的物体边界等。
开运算（Opening）是OpenCV中形态学操作的一种，它由膨胀和腐蚀两个基本操作组成，但是与闭运算不同的是，开运算是先进行腐蚀操作，然后进行膨胀操作。
开运算的作用主要包括以下几点：
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去除小对象：开运算可以去除图像中的小亮点或小物体，这些通常被视为噪声。
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分离相邻物体：如果图像中的两个物体靠得很近，开运算可以用来分离这两个物体。
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平滑较大物体的边界：开运算可以平滑较大物体的边界，去除细小的突出部分。
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消除边缘毛刺：在图像处理中，开运算可以用来消除物体边缘的毛刺或不规则的突出部分。
开运算的步骤如下：
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腐蚀：首先对图像进行腐蚀操作。腐蚀操作会使图像中的前景对象“收缩”，如果结构元素覆盖的区域全部都是前景像素，那么中心像素保持为前景，否则将其设置为背景。这样，图像中的小物体或突出部分会被消除。
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膨胀：在腐蚀操作之后，对结果图像进行膨胀操作。膨胀操作会使图像中的前景对象“膨胀”变大，但因为它是在腐蚀之后进行的，所以不会完全恢复被腐蚀掉的部分，尤其是那些小的突出部分。
开运算通常用于图像预处理阶段，特别是在去除噪声和分离物体时非常有用。例如，在文本识别中，开运算可以用来清除文本行中的孤立点，以便更好地分割字符；在医学图像处理中，可以用来去除图像中的小噪点，而不影响主要的解剖结构；在机器视觉中，可以用来平滑物体的轮廓，便于后续的特征提取和识别。
开运算是一种非常有用的形态学操作，它有助于改善图像的质量，为后续的处理步骤打下良好的基础。
