opencv 水滴检测 形态学处理
文章目录
- 背景
- 形态学处理
背景
我在水滴检测时参考了GMM的代码，里面有这样的操作：
# 定义结构元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))
# 构造混合高斯模型
model = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(50, 16, detectShadows=False)# 运用高斯模型进行拟合fgmk = model.apply(frame)# 使用前面的卷积，用形态学的开运算进行背景减除fgmk = cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
morphology是形态学、形态论的意思。彼时我还不知道什么是形态学，也不知道什么是结构元素，混合高斯模型（当然现在也不甚懂，只听得大佬跟我说什么用GMM进行拟合、然后进行形态学操作。于是哄堂大笑起来，店内外充满了快活的空气…
anyway，这里所做的开运算就是一个形态学操作
形态学处理
后来为了去除阴影的干扰，调了很多参，也试了各种形态学处理，其实不甚懂的，做了操作如下：
# 运用高斯模型进行拟合#fgmk = model.apply(frame, learningRate=1)fgmk = model.apply(crop)'''形态学运算'''# 形态学的开运算进行背景减除 fgmk = cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# 先开后闭fgmk = cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_OPEN, kernel)fgmk = cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 闭开fgmk = cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)fgmk = cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_OPEN, kernel)#闭fgmk = cv2.morphologyEx(fgmk, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)# 二值化fgmk[fgmk<230] = 0#retval, dst = cv2.threshold(fgmk, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)#retval, fgmk = cv2.threshold(fgmk, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY)
具体的形态学处理可以参考博客：
OpenCV-Python教程（4、形态学处理）
(四)OpenCV-Python学习—形态学处理
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