OpenCV-Python击中击不中变换案例：绿叶轮廓提取
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一、引言
在前面的博文介绍了HMT变换的基础知识及理解HMT变换的关键知识点，在老猿学习过程中参考的博文《OpenCV中一个最容易搞错的形态学操作 》介绍了两个HMT变换的案例，在《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/110868988 OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取》详细介绍了其中的长方形边界提取，本文将简单介绍另一个案例：绿叶轮廓的提取。
老猿关于HMT击中击不中变换系列的博文入口：
https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/110676764 OpenCV-Python击中击不中HITMISS形态变换详解
二、输入图像
本文中的输入图像为《OpenCV中一个最容易搞错的形态学操作 》中提供的图像截图，文件名为：绿叶.jpg：
三、图像处理
直接使用《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/110868988 OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取》的代码修改输入图像文件名进行提取，得到如下图：
可能由于从博文《OpenCV中一个最容易搞错的形态学操作 》中截图带来了图像质量损失，结果图像出现了噪点。为此将代码做了一下调整，先对二值图做闭运算，同时尝试使用另外一组核来处理，代码如下：
import cv2
import numpy as np
from opencvPublic import preparePreviewImg,previewImgList,readImgFile
def hitMissTest(imgObj,kernalObj,extendBorder=True):
if isinstance(imgObj,str):
img = readImgFile(imgObj,True,True)
else:img = imgObj
if isinstance(kernalObj,str):
kernal = readImgFile(kernalObj,True,True)
else:kernal = kernalObj
if extendBorder:dest = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_HITMISS, kernal,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=0)
else:dest = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_HITMISS, kernal)
return dest
def main():
kernal1 = np.array([[0, 0, 0],
[ 0,-1, 1],
[ 0, 0, 0]])
kernal2 = np.array([[0, 0, 0],
[1,-1, 0],
[0, 0, 0]])
imgFName = r'f:\pic\绿叶.JPG'
img = readImgFile(imgFName, True, True) #自定义函数，读取指定文件的图像，后面两个参数分别代表是否转为灰度图、是否转为二值图
preparePreviewImg(img, imgFName + ': 二值图')
kernal = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
imgClose = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE,kernal)
preparePreviewImg(imgClose, imgFName + ': 闭运算')
dest1 = hitMissTest(imgClose,kernal1,True)
preparePreviewImg(dest1, '核1 HMT结果')
dest2 = hitMissTest(imgClose, kernal2,True)
preparePreviewImg(dest2, '核2 HMT结果')
dest = cv2.add(dest1,dest2)
preparePreviewImg(dest,'两次HMT变换相加结果')
previewImgList()
cv2.waitKey(5000)
main()
上述代码中，关于图像显示的相关函数preparePreviewImg、previewImgList的介绍请参考《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/109984045 OpenCV-Python图像运算变换处理：开运算和闭运算以及不同核矩阵的影响分析》。
得到的图像如下：
效果还比较满意，与上面一种代码的中间结果图像进行对比，可以看到不同核的影响。
四、小结
本文在《https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/110868988 OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取》基础上，介绍了使用击中击不中进行绿叶轮廓的提取案例，通过不同的核可以感知核对击中击不中变换的不同影响。
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