OpenCV 形態學處理

形態學主要處理二值影象（0黑1白）。

kernel = np.ones((5

,5),np.uint8)
#numpy庫生成1陣列，資料型別為整形 
img2 = cv2.erode(img,kernel,iterations)
#迭代次數，預設為1

膨脹又叫逆腐蝕。

我們把先腐蝕後膨脹的操作合併為開運算。

kernel = np.ones((5

,5),np.uint8)
opening = cv2.morphologyex(img,cv2.morph_open,kernel)
#opening，開運算結果		cv2.morph_open 開運算關鍵字

我們把先膨脹後腐蝕稱為閉運算。

kernel = np.ones((5

,5),np.uint8)
closing = cv2.morpghologyex(img,cv2.morph_close,kernel)
#閉運算結果及關鍵字

膨脹影象 - 腐蝕影象 = 梯度影象

kernel = np.ones((5

,5),np.uint8)
result = cv2.morphologyex(img,cv2morph_gradient,kernel)

原始影象 - 開運算影象 = 雜訊影象

kernel = np.ones((5

,5),np.uint8)
result = cv2.morphologyex(img,cv2.morph_tophat,kernel)

閉運算影象 - 原始影象 = 黑帽影象

kernel = np.ones((5

,5),np.uint8)
result = cv2.morphologyex(img,cv2.morph_blackhat,kernel)

1

import cv2
2import numpy as np
3import matplotlib.pyplot as plt
45 cap = cv2.videocapture(0)
67while
true
:8     _,frame = cap.read(
)9     hsv = cv2.cvtcolor(frame,cv2.color_bgr2hsv)
#顏色格式轉換
1011     lower_red = np.array(
[100
,100,0
])12     upper_red = np.array(
[255
,255
,255])
1314     mask = cv2.inrange(hsv,lower_red,upper_red)
15     res = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask = mask)
16#原始影象與遮罩影象進行與運算
1718     kernel = np.ones((5
,5),np.uint8)
19     erosion = cv2.erode(mask,kernel,iterations =1)
20     dilation = cv2.dilate(mask,kernel,iterations =1)
2122     opening = cv2.morphologyex(mask,cv2.morph_open,kernel)
23     closing = cv2.morphologyex(mask,cv2.morph_close,kernel)
2425     cv2.imshow(
'mask'
,mask)
26     cv2.imshow(
'opening'
,opening)
27     cv2.imshow(
'closing'
,closing)
2829     k = cv2.waitkey(5)
&0xff
30if k ==27:
31break
3233 cv2.destroyallwindows(
)34 cap.release(
)

opencv 形態學處理

影象形態學中的幾個基本操作 腐蝕 膨脹 開操作 閉操作。1.1 腐蝕 結構a被結構b腐蝕的定義為，a b a b 可以理解為，移動結構b，如果結構b與結構a的交集完全屬於結構a的區域內，則儲存該位置點，所有滿足條件的點構成結構a被結構b腐蝕的結果。1.2 膨脹 結構a被結構b膨脹的定義為，a b a...

OpenCV高階 形態學處理

目標 opencv函式 腐蝕erode 膨脹dilate 簡而言之 一組基於形狀處理影象的操作。形態學操作將結構元素應用於輸入影象並生成輸出影象。最基本的形態學操作是 侵蝕和膨脹。它們有廣泛的用途，即 1.消除噪音 2.隔離單個元素並連線影象中的不同元素。3.查詢影象中的強度凸起或孔 我們將使用以下...

形態學處理

腐蝕，膨脹 效果就是暗的地方侵入亮的地方 使用 給乙個結構元 二維陣列 結構元中有乙個錨點，計算過程就是如果結構元對應的區域有暗的，那錨點就變為暗的 記作 import cv2 as cv import numpy as np s cv.getstructuringelement cv.morph ...