OpenCV Python 形態學轉換十七

在這一章當中，我們將學習不同的形態學操作，例如侵蝕，膨脹，開運算，閉運算等。我們將看到不同的功能，例如：cv.erode(),cv.dilate(),cv.morphologyex()等。

形態變換是一些基於影象形狀的簡單操作。通常在二進位制影象上執行。它需要兩個輸入，乙個是我們的原始影象，第二個是決定操作性質的結構元素或核心。兩種基本的形態學運算元是侵蝕和膨脹。然後，它的變體形式（如「開啟」，「關閉」，「漸變」等）也開始起作用。在下圖的幫助下，我們將一一看到它們：

1. 侵蝕

侵蝕的基本思想就像土壤侵蝕一樣，它侵蝕前景物體的邊界(盡量使前景保持白色)。它是做什麼的呢?核心滑動通過影象(在2d卷積中)。原始影象中的乙個畫素(無論是1還是0)只有當核心下的所有畫素都是1時才被認為是1，否則它就會被侵蝕(變成0)。

結果是，根據核心的大小，邊界附近的所有畫素都會被丟棄。因此，前景物體的厚度或大小減小，或只是影象中的白色區域減小。它有助於去除小的白色雜訊(正如我們在顏色空間章節中看到的)，分離兩個連線的物件等。

在這裡，作為乙個例子，我將使用乙個5x5核心，它包含了所有的1。讓我們看看它是如何工作的:

import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread(
'j.png',0
)kernel = np.ones((5
,5),np.uint8)
erosion = cv.erode(img,kernel,iterations =
1)

結果：

2. 擴張

它與侵蝕正好相反。如果核心下的至少乙個畫素為「 1」，則畫素元素為「 1」。因此，它會增加影象中的白色區域或增加前景物件的大小。通常，在消除噪音的情況下，腐蝕後會膨脹。因為腐蝕會消除白雜訊，但也會縮小物體。因此，我們對其進行了擴充套件。由於噪音消失了，它們不會回來，但是我們的目標區域增加了。在連線物件的損壞部分時也很有用。

dilation = cv.dilate(img,kernel,iterations =
1)

結果：

3. 開運算

開放只是侵蝕然後擴張的另乙個名稱。如上文所述，它對於消除噪音很有用。在這裡，我們使用函式cv.morphologyex()

opening = cv.morphologyex(img, cv.morph_open, kernel)

結果：

4. 閉運算

閉運算與開運算相反，先擴張然後再侵蝕。在關閉前景物件內部的小孔或物件上的小黑點時很有用。

5. 形態學梯度

這是影象擴張和侵蝕之間的區別。

結果將看起來像物件的輪廓。

6. 頂帽

它是輸入影象和影象開運算之差。下面的示例針對9x9核心完成。

tophat = cv.morphologyex(img, cv.morph_tophat, kernel)

結果：

7. 黑帽

這是輸入影象和影象閉運算之差。

blackhat = cv.morphologyex(img, cv.morph_blackhat, kernel)

結果：

在numpy的幫助下，我們在前面的示例中手動建立了乙個結構元素。它是矩形。但是在某些情況下，您可能需要橢圓形/圓形的核心。因此，為此，opencv具有乙個函式cv.getstructuringelement()。您只需傳遞核心的形狀和大小，即可獲得所需的核心。

# 矩形核心
>>
> cv.getstructuringelement(cv.morph_rect,(5
,5))
array([[
1,1,
1,1,
1],[
1,1,
1,1,
1],[
1,1,
1,1,
1],[
1,1,
1,1,
1],[
1,1,
1,1,
1]], dtype=uint8)
# 橢圓核心
>>
> cv.getstructuringelement(cv.morph_ellipse,(5
,5))
array([[
0,0,
1,0,
0],[
1,1,
1,1,
1],[
1,1,
1,1,
1],[
1,1,
1,1,
1],[
0,0,
1,0,
0]], dtype=uint8)
# 十字核心
>>
> cv.getstructuringelement(cv.morph_cross,(5
,5))
array([[
0,0,
1,0,
0],[
0,0,
1,0,
0],[
1,1,
1,1,
1],[
0,0,
1,0,
0],[
0,0,
1,0,
0]], dtype=uint8)

morphological operations： at hipr2

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