车牌检测算法的matlab实现，采用边缘检测与形态学处理相结合的方法。有较高的准确率（80%以上）

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。而我们图像处理中的形态学，往往指的是数学形态学。 数学形态学（Mathematical morphology）是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分 析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。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。 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。OpenCV 为进行图像的形 态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有两种，分别是：膨胀（dilate） 与腐蚀（erode）。

BMP图像打开，二值化，形态学处理（膨胀，腐蚀，开，闭，二值边界提取），边缘提取（Roberts，sobel，laplacian，prewitt，laplacian of gaussian算子）-

为了解决复杂光照环境下斑马线识别的困难，提高基于视觉的交通标志识别系统的识别效率，文中设计了一种不均匀光照下斑马线的识别与处理方法。首先将原图转化为灰度图，可以消除不同光照颜色的影响和减少数据量；然后对灰度图做直方图均衡化，可以消除不均匀光照的影响；再将其转化为二值图像，可以再次减少数据量并突出斑马线的特征。对二值图像做腐蚀处理可以消除噪声，然后再做膨胀处理，可以填补斑马线的空隙。使用Canny算子提取斑马线的边缘，然后将边缘图像转换到Hough域，即可获得图像中的直线信息。根据这些直线信息就可以计算出图像中是否有斑马线。实验结果表明，文中设计的方法对在不均匀光照条件下的斑马线的识别率达到96.25%，有较高的识别率和识别效率。

基于形态学处理的医学图像边缘轮廓提取matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

幅值为5的正负脉冲干扰信号 长度为2 长度为3 形态滤波器 广义开-闭（闭-开）滤波器 开运算在滤除正脉冲的同时增强了负脉冲，使用相同尺寸结构元素的闭运算就不能滤除增强了的负脉冲

编程实现二值图像和灰度图像的几种常用的形态学处理方法，包括：腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。使用MFC完成界面编程，程序中包括：打开图像，显示图像，保存图像，参数输入和处理图像功能。

常规图像处理包括预处理，边缘检测，图像分割以及形态学处理，带GUI界面

基于形态学处理的水果识别，利用matlab中的GUI实现，并详细进行了注释

基于图像形态学处理的人脸识别