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应用形态学闭运算操作（先膨胀后腐蚀）以填充小孔并连接附近的对象
执行
填写表单、运行工具，并在同一页面查看结果。
案例
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工具使用指南
图像形态学闭运算工具通过先膨胀后腐蚀的数学形态学处理，能够有效填充二值图像中的微小孔洞，并平滑连接断裂的边缘或邻近对象，是图像预处理和特征提取的常用手段。
背景
扫描的老旧纸质文档存在大量文字笔画断裂，导致 OCR 识别率极低。
问题
需要连接断裂的笔画并填充文字内部的微小孔洞，以提升识别效果。
如何使用
上传扫描件图片，设置迭代次数为 2，选择标准核大小进行闭运算。
iterations: 2, kernelType: 'default'结果
文字笔画变得连续完整，内部孔洞被填充，OCR 识别准确率显著提升。
背景
在零件检测中，由于光照不均，二值化后的零件轮廓边缘出现了一些不应存在的空洞。
问题
需要平滑零件边缘并消除内部噪声孔洞，以便后续进行轮廓提取。
如何使用
上传零件二值图，选择大型核以覆盖较大的空洞，执行闭运算。
iterations: 1, kernelType: 'large'结果
零件轮廓变得平滑且内部无空洞，轮廓提取算法能够准确识别零件形状。
闭运算是形态学处理的一种，由膨胀操作后紧跟腐蚀操作组成，主要用于填充物体内部的小孔。
支持常见的 JPEG、PNG、WebP、GIF、BMP 和 TIFF 格式。
通常从 1 开始尝试，如果孔洞未完全填充，可适当增加迭代次数，最大支持 10 次。
标准核适用于精细处理，大型核适用于需要更强填充效果或处理较大间隙的场景。
不会，闭运算仅改变图像像素的分布状态，不会改变图像的原始分辨率和尺寸。