常用的形態學操作:腐蝕、膨脹、開運算和閉運算
形態學操作就是改變物體的形狀,比如腐蝕就是"變瘦",膨脹就是"變胖"
形態學操作一般作用於二值化圖,來連線相鄰的元素或分離成獨立的元素。腐蝕和膨脹是針對中的白色部分!
白色的畫素為255,黑色的畫素值為0
這樣原圖中邊緣的地方就會變成0(黑色),達到了**的效果。
opencv中用 cv2.erode() 函式進行腐蝕,只需要指定核的大小就行:
import這個核也叫結構元素,因為形態學操作其實也是應用卷積來實現的。結構元素可以是矩形、橢圓、十字形,可以用 cv2.getstructuringelement() 來生成不同形狀的結構元素,比如:cv2import
numpy as np
img = cv2.imread('
j.bmp
', 0)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img, kernel) #
腐蝕
kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect, (5, 5)) #博主替換過核,效果差距不大。矩形結構
kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_ellipse, (5, 5)) #
橢圓結構
kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_cross, (5, 5)) #
十字形結構
dilation = cv2.dilate(img, kernel) #膨脹
img = cv2.imread('j.bmp')
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) #
矩形結構
erosion = cv2.erode(img, kernel) #
腐蝕dilation = cv2.dilate(img, kernel) #
膨脹titles = ['
original
', '
erosion
', '
dilation']
images =[img, erosion, dilation]
#使用matplotlib顯示
#一行三列圖
先腐蝕後膨脹叫開運算(因為先腐蝕會分開物體),其作用是:分離物體,消除小區域。使用 cv.morphologyex() 函式實現:
#閉運算則相反:先膨脹後腐蝕(先膨脹會使白色的部分擴張,以至於消除"閉合"物體裡面的小黑洞,所以叫閉運算)開運算--先腐蝕後膨脹
kernel = cv2.getstructuringelement(cv2.morph_rect, (5, 5))
img1 = cv2.imread('
j_noise_out.bmp')
opening = cv2.morphologyex(img1, cv2.morph_open, kernel)
#閉運算--先膨脹後腐蝕
開、閉運算確實很容易混淆。如果我們的目標物體外面有很多無關的小區域,就用開運算去除掉;如果物體內部有很多小黑洞,就用閉運算填充掉
形態學梯度:膨脹圖減去腐蝕圖,dilation - erosion,這樣會得到物體的輪廓:
頂帽:原圖減去開運算後的圖:src - opening
tophat = cv2.morphologyex(img, cv2.morph_tophat, kernel)黑帽:閉運算後的圖減去原圖:closing - src1. 形態學就是改變物體的形狀,腐蝕是物體"變瘦"、膨脹使物體"變胖"
2. 先腐蝕後膨脹會分離物體,所以叫開運算,常用來去除小區域物體
3. 先膨脹後腐蝕會消除物體內的小洞,所以叫閉運算。
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