计算机视觉实战(四)图像形态学操作
本节主要介绍形态学的一些操作运算,通过代码跟效果可以清楚地认识到其大概的意思。
形态学-腐蚀操作
通常都是二值的图像来做腐蚀操作。腐蚀的大概意思就是往里面缩一些。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dige.png')
cv2.imshow('dige', img)
kernel = np.ones((3, 5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) #迭代次数表示做几次腐蚀操作
cv2.imshow('corrosion',erosion)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其结果如下图所示,可以看出腐蚀能够将边缘地小刺给清除掉:
形态学-膨胀操作
通常都是二值的图像来做腐蚀操作。膨胀的大概意思就是往外面扩一些。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dige.png')
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
dilate = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('erosion', dilate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其结果如下图所示,可以看出膨胀之后白线都变粗了:
开运算
开:先腐蚀,再膨胀,这个操作能够将主体被腐蚀地部分补偿回去,但是边缘的毛刺很好的被清除掉。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('dige.png')
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其结果如下图所示,可以看出效果比较好:
闭运算
闭:先膨胀,再腐蚀,这个就对边缘的毛刺没有什么清除效果。
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('dige.png')
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow('closing', opening)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其结果如下图所示:
梯度运算
梯度=膨胀-腐蚀,这是另一种计算图像边缘的方法,具体理解的话需要看一下实验结果:
import cv2
import numpy as np
pie = cv2.imread('pie.png')
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
gradient = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
cv2.imshow('gradient', gradient)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其结果如下图所示:
礼帽与黑帽
礼帽 = 原始输入-开运算结果
黑帽 = 闭运算-原始输入。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dige.png')
kernel = np.ones((7,7),np.uint8)
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
cv2.imshow('tophat', tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其结果如下图所示:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('dige.png')
kernel = np.ones((7,7),np.uint8)
blackhat = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
cv2.imshow('blackhat', blackhat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其结果如下图所示:
- https://github.com/ZhiqiangHo/Opencv-Computer-Vision-Practice-Python-
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