【youcans 的 OpenCV 例程200篇】115. 形态学操作之开运算

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【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】115. 形态学操作之开运算

形态学的基本思想是利用结构元素测量或提取输入图像中的形状或特征，以便进行图像分析和目标识别。形态学操作都是基于各种形状的结构元，结构元对输入图像进行操作得到输出图像。

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2. 形态学基本操作

2.3 开运算

膨胀扩展集合的组成部分，而腐蚀缩小集合的组成部分。开运算就是先腐蚀后膨胀的过程，通常用于去除噪点、断开狭窄的狭颈、消除细长的突出、平滑物体边界但不改变面积。

结构元 B 对集合 A 的开运算定义为：

$$A\circ B=(A\ominus B)\oplus B$$

首先 B 对 A 腐蚀，然后 B 对腐蚀结果膨胀。

开运算是一个基于几何运算的滤波器，结构元大小的不同将导致不同的滤波效果，提取出不同的特征 。

OpenCV 提供了函数 cv.morphologyEx 可以实现图像的开运算。

函数说明：

cv.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]	)→ dst

函数 cv.morphologyEx 使用侵蚀（erosion）和膨胀（dilation）作为基本操作来执行高级形态转换。

参数说明：

• src：输入图像，可以为单通道或多通道，图像深度必须为 CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 或 CV_64F
• dst：输出图像，大小和类型与 src 相同
• op：形态学运算类型
  • cv.MORPH_ERODE：腐蚀
  • cv.MORPH_DILATE：膨胀
  • cv.MORPH_OPEN：开运算， 先腐蚀再膨胀
  • cv.MORPH_CLOSE：闭运算， 先膨胀再腐蚀
  • cv.MORPH_GRADIENT：形态学梯度， 膨胀图与腐蚀图之差
  • cv.MORPH_TOPHAT：顶帽变换， 原图像与开运算之差
  • cv.MORPH_BLACKHAT：黑帽变换， 闭运算图与原图像之差
  • cv.MORPH_HITMISS： 击中击不中运算
• kernel：结构元（卷积核），null 时使用 3*3 矩形卷积核
• anchor：卷积核的锚点位置，负值表示以卷积核的中心为锚点
• iterations：应用腐蚀和膨胀的次数，可选项，默认值为 1
• borderType：边界扩充的类型
• borderValue：当 borderType=BORDER_CONSTANT 时以常量 value 填充扩充边界，默认值为 (0,0,0)

注意事项：

1. 函数支持就地模式，开运算操作可以迭加使用多次。
2. 迭代次数是应用腐蚀和膨胀操作的次数，注意两次迭代的开操作相当于应用“腐蚀→腐蚀→膨胀→膨胀”，而不是“腐蚀→膨胀→腐蚀→膨胀”。

例程 10.3：图像的开运算 (morphologyEx)

    # 10.3 图像的开运算 (cv.morphologyEx)

    # 读取原始图像
    imgGray = cv2.imread("../images/Fig0905a.tif", flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像
    ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)  # 二值化处理

    # 图像腐蚀
    kSize = (3, 3)  # 卷积核的尺寸
    kernel = np.ones(kSize, dtype=np.uint8)  # 生成盒式卷积核
    imgErode = cv2.erode(imgBin, kernel=kernel)  # 图像腐蚀

    # 图像的开运算
    kSize = (3, 3)  # 卷积核的尺寸
    kernel = np.ones(kSize, dtype=np.uint8)  # 生成盒式卷积核
    imgOpen = cv2.morphologyEx(imgGray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    plt.figure(figsize=(9, 5))
    plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Origin")
    plt.imshow(imgGray, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(132), plt.title("Eroded kSize=(3,3)"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgErode, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(133), plt.title("Opening kSize=(3,3)"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgOpen, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

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（本节完）

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youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/123264366)

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