【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】120. 击中-击不中变换

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【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】120. 击中-击不中变换

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

2.7 击中-击不中变换（HMT）

击中-击不中是形态检测的基本工具，可以实现对象的细化和剪枝操作，常用于物体识别、图像细化。

击中-击不中变换变换定义为两个结构元 B1、B2 对对集合 A 的运算：
$$I⊛B_{1,2}=(A\ominus B_1)\cap (A^c\ominus B_2)$$

结构元 B1 对图像上进行腐蚀、结构元 B2 对图像的补集进行腐蚀，二者的结果相减得到击中-击不中变换。

击中击不中变换有两个结构元，B1 是当前位置可以有的形状，B2是当前位置不可以有的形状，虽然总体而言这两个结构元应该被视为一体，但在实际运算中是先后进行两次腐蚀运算，然后取交集。

严格来说，击中击不中并非相当于腐蚀操作，而是类似于严格的模板匹配。只有符合要求的形状，才会在最终结果中显示出来。

OpenCV 中的函数 cv.morphologyEx 可以实现击中-击不中变换，但要将参数 op 设为 cv.MORPH_HITMISS，并使用 CV_32SC 数据类型。

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_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

例程 10.8：击中-击不中变换进行图像细化

    # 10.8 击中-击不中变换进行图像细化
    # 读取原始图像
    imgGray = cv2.imread("../images/handwriting03.png", flags=0)  # flags=0 读取为灰度图像
    ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)  # 二值化处理

    # 闭运算
    kernel = np.ones((3, 3), dtype=np.uint8)  # 生成盒式卷积核
    imgClose = cv2.morphologyEx(imgBin, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)  # 闭运算
    # 击中击不中变换
    kernB1 = np.array([[0, 0, 0],[0, -1, 1],[0, 0, 0]], dtype=np.int32)  # B1
    kernB2 = np.array([[0, 0, 0],[1, -1, 0],[0, 0, 0]], dtype=np.int32)  # B2
    imgH1 = cv2.morphologyEx(imgClose, cv2.MORPH_HITMISS, kernB1)
    imgH2 = cv2.morphologyEx(imgClose, cv2.MORPH_HITMISS, kernB2)
    imgHMT = cv2.add(imgH1, imgH2)  # 击中击不中

    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.subplot(141), plt.axis('off'), plt.title("Origin")
    plt.imshow(imgBin, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(142), plt.title("kern B1"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgH1, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(143), plt.title("kern B2"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgH2, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(144), plt.title("HMT"), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgHMT, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（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/123344496)

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