OpenCV-Python:形态学操作

常用的形态学操作:腐蚀、膨胀、开运算和闭运算

 

一、什么叫形态学操作

形态学操作就是改变物体的形状,比如腐蚀就是"变瘦",膨胀就是"变胖"

OpenCV-Python:形态学操作_第1张图片

形态学操作一般作用于二值化图,来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分!

白色的像素为255,黑色的像素值为0

 

二、腐蚀与膨胀

1. 腐蚀

腐蚀的效果是把图片"变瘦",其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图,只有0和255,所以小区域内有一个0该像素点就为0:

OpenCV-Python:形态学操作_第2张图片

这样原图中边缘的地方就会变成0(黑色),达到了瘦身的效果。

OpenCV中用 cv2.erode() 函数进行腐蚀,只需要指定核的大小就行:

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('j.bmp', 0)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img, kernel)  # 腐蚀

这个核也叫结构元素,因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的。结构元素可以是矩形、椭圆、十字形,可以用 cv2.getStructuringElement() 来生成不同形状的结构元素,比如:

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))  # 矩形结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))  # 椭圆结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5))  # 十字形结构

OpenCV-Python:形态学操作_第3张图片

博主替换过核,效果差距不大。

 

2. 膨胀

膨胀与腐蚀相反,取的是局部最大值,效果是把图片变胖:

dilation = cv2.dilate(img, kernel)  # 膨胀
img = cv2.imread('j.bmp')

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)    # 矩形结构

erosion = cv2.erode(img, kernel)   # 腐蚀
dilation = cv2.dilate(img, kernel) # 膨胀

titles = ['Original', 'erosion', 'dilation']
images = [img, erosion, dilation]

# 使用Matplotlib显示
# 一行三列图
for i in range(3):
    plt.subplot(1, 3, i + 1)
    plt.imshow(images[i])
    plt.title(titles[i], fontsize=8)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

OpenCV-Python:形态学操作_第4张图片

 

三、开、闭运算

先腐蚀后膨胀叫开运算(因为先腐蚀会分开物体),其作用是:分离物体,消除小区域。使用 cv.morphologyEx() 函数实现:

# 开运算--先腐蚀后膨胀
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

img1 = cv2.imread('j_noise_out.bmp')
opening = cv2.morphologyEx(img1, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

闭运算则相反:先膨胀后腐蚀(先膨胀会使白色的部分扩张,以至于消除"闭合"物体里面的小黑洞,所以叫闭运算)

# 闭运算--先膨胀后腐蚀
img2 = cv2.imread('j_noise_in.bmp')
closing = cv2.morphologyEx(img2, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

OpenCV-Python:形态学操作_第5张图片

开、闭运算确实很容易混淆。如果我们的目标物体外面有很多无关的小区域,就用开运算去除掉;如果物体内部有很多小黑洞,就用闭运算填充掉

 

四、形态学梯度、顶帽、黑帽

形态学梯度:膨胀图减去腐蚀图,dilation - erosion,这样会得到物体的轮廓:

img = cv2.imread('school.bmp', 0)
gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

OpenCV-Python:形态学操作_第6张图片    OpenCV-Python:形态学操作_第7张图片

 

顶帽:原图减去开运算后的图:src - opening

tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

OpenCV-Python:形态学操作_第8张图片

黑帽:闭运算后的图减去原图:closing - src

OpenCV-Python:形态学操作_第9张图片

 

五、小结

1. 形态学就是改变物体的形状,腐蚀是物体"变瘦"、膨胀使物体"变胖"

2. 先腐蚀后膨胀会分离物体,所以叫开运算,常用来去除小区域物体

3. 先膨胀后腐蚀会消除物体内的小洞,所以叫闭运算。

参考地址:http://ex2tron.wang/opencv-python-erode-and-dilate/

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10701441.html

你可能感兴趣的:(人工智能,python)