基於python的opencv專案實戰P4

形態學-腐蝕操作

import cv2 

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
get_ipython(
).run_line_magic(
'matplotlib'
,'inline'
)#腐蝕dige
img = cv2.imread(
'dige.png'
)cv2.imshow(
'img'
,img)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)kernel = np.ones((5
,5),np.uint8)
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations =2)
# kernel 為5x5方格 ； 迭代次數2
cv2.imshow(
'erosion'
,erosion)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)#腐蝕pie
)#不同迭代次數對比
kernel = np.ones((30
,30),np.uint8)
erosion_1= cv2.erode(pie,kernel,iterations =1)
erosion_2= cv2.erode(pie,kernel,iterations =2)
erosion_3= cv2.erode(pie,kernel,iterations =3)
res = np.hstack(
(erosion_1,erosion_2,erosion_3)
)cv2.imshow(
'res'
,res)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)

#匯入

img = cv2.imread(
'dige.png'
)cv2.imshow(
'img'
,img)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)#去毛刺
kernel = np.ones((3
,3),np.uint8)
dige_erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations =1)
# kernel 為3x3方格 ； 迭代次數
cv2.imshow(
'erosion'
,erosion)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)#膨脹操作
)#不同迭代次數
kernel = np.ones((30
,30),np.uint8)
dilate_1= cv2.dilate(pie,kernel,iterations =1)
dilate_2= cv2.dilate(pie,kernel,iterations =2)
dilate_3= cv2.dilate(pie,kernel,iterations =3)
res = np.hstack(
(dilate_1,dilate_2,dilate_3)
)cv2.imshow(
'res'
,res)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)

#開運算：先腐蝕，再膨脹

img = cv2.imread(
'dige.png'
)kernel = np.ones((3
,3),np.uint8)
opening = cv2.morphologyex(img,cv2.morph_open,kernel)
cv2.imshow(
'opening'
,opening)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)#閉運算：先膨脹，再腐蝕
img = cv2.imread(
'dige.png'
)kernel = np.ones((3
,3),np.uint8)
closing = cv2.morphologyex(img,cv2.morph_close,kernel)
cv2.imshow(
'closing'
,closing)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)

#梯度=膨脹-腐蝕

#得到膨脹與腐蝕
)#邊界資訊
gradient = cv2.morphologyex(pie,cv2.morph_gradient,kernel)
cv2.imshow(
'gradient'
,gradient)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)

• 禮帽=原始輸入-開運算

• 黑帽=閉運算-原始輸入

#禮帽

img = cv2.imread(
'dige.png'
)tophat = cv2.morphologyex(img,cv2.morph_tophat,kernel)
cv2.imshow(
'tophat'
,tophat)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)#黑帽
img = cv2.imread(
'dige.png'
)blackhat = cv2.morphologyex(img,cv2.morph_blackhat,kernel)
cv2.imshow(
'blackhat'
,blackhat)
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows(
)

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