OpenCV-Python教程：形态学变换~腐蚀和膨胀(erode,dilate)

原文链接：http://www.juzicode.com/opencv-python-erode-dilate

返回Opencv-Python教程

形态学变换是基于图像形状的变换过程，通常用来处理二值图像，当然也可以用在灰度图上。OpenCV中的形态学变换同平滑处理一样也是基于一种“滑动窗口”的操作，不过在形态学变换中“滑动窗口”有一个更专业的名词：“结构元”，也可以像平滑处理那样称呼为kernel，结构元的形状有方形、十字形、椭圆形等，其形状决定了形态学变换的特点。形态学变换主要有腐蚀、膨胀、开操作、闭操作等等。

1、腐蚀erode()

腐蚀操作可以将边界的白色（前景）像素“腐蚀”掉，但仍能保持大部分白色。类似平滑处理的滑动窗口，用某种结构元在图像上滑动，当结构元覆盖原始图像中的所有像素都为“1”时，新图像中该像素点的值才为“1”（CV8U为255）。腐蚀可以用来去除噪声、去掉“粘连”。

接口形式：

cv2.erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) ->dst

参数含义：
src：通道数任意；图像深度只能是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F；
kernel：可以由getStructuringElement()构建；
dst：输出图像，通道数和数据类型同src；
anchor：锚点，默认使用(-1,-1)表示中心点；
iterations：腐蚀次数；
borderType：边界类型；
borderValue：边界值；

下面是一个kernel大小为5和7的腐蚀例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com')
print('cv2.__version__:',cv2.__version__)
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')img = cv2.imread('..\\samples\\picture\\mnist-7.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_,img = cv2.threshold(img,127,255,0)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5)) #ksize=5,5
img_ret1 = cv2.erode(img,kernel,iterations=1)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(7,7)) #ksize=7x7,
img_ret2 = cv2.erode(img,kernel,iterations=1)
img_ret3 = cv2.erode(img,kernel,iterations=2) #ksize=7x7，腐蚀2次#显示图像
fig,ax = plt.subplots(2,2)
ax[0,0].set_title('原图-mnist(juzicode.com)')
ax[0,0].imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) #matplotlib显示图像为rgb格式
ax[0,1].set_title('erode ksize=5')
ax[0,1].imshow(cv2.cvtColor(img_ret1,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[1,0].set_title('erode ksize=7')
ax[1,0].imshow(cv2.cvtColor(img_ret2,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[1,1].set_title('erode ksize=7 iter=2')
ax[1,1].imshow(cv2.cvtColor(img_ret3,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[0,0].axis('off');ax[0,1].axis('off');ax[1,0].axis('off');ax[1,1].axis('off')#关闭坐标轴显示
plt.show()

运行结果：

原图图源：mnist

从运行结果可以看到kernel的ksize越大，iterations次数越多，图像看起来越“廋”。

2、膨胀dilate()

膨胀是腐蚀的逆操作，可以将边界的白色（前景）像素“生长”扩大。滑动窗口经过白色像素时，只要结构元中有1个像素为“1”时，新图像中该像素点的值就为“1”（CV8U为255）。膨胀可以用来增强连接、填充凹痕。

接口形式：

cv2.dilate(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) ->dst

参数含义：
src：通道数任意；图像深度只能是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F；
kernel：可以由getStructuringElement()构建；
dst：输出图像，通道数和数据类型同src；
anchor：锚点，默认使用(-1,-1)表示中心点；
iterations：腐蚀次数；
borderType：边界类型；
borderValue：边界值；

下面是一个kernel大小为5和7的膨胀例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com')
print('cv2.__version__:',cv2.__version__)
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')img = cv2.imread('..\\samples\\picture\\mnist-7-b.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_,img = cv2.threshold(img,127,255,0)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
img_ret1 = cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(7,7))
img_ret2 = cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)
img_ret3 = cv2.dilate(img,kernel,iterations=2) #显示图像
fig,ax = plt.subplots(2,2)
ax[0,0].set_title('原图-mnist(juzicode.com)')
ax[0,0].imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) #matplotlib显示图像为rgb格式
ax[0,1].set_title('dilate ksize=5')
ax[0,1].imshow(cv2.cvtColor(img_ret1,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[1,0].set_title('dilate ksize=7')
ax[1,0].imshow(cv2.cvtColor(img_ret2,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[1,1].set_title('dilate ksize=7 iter=2')
ax[1,1].imshow(cv2.cvtColor(img_ret3,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[0,0].axis('off');ax[0,1].axis('off');ax[1,0].axis('off');ax[1,1].axis('off')#关闭坐标轴显示
plt.show()

运行结果：

原图图源：mnist

从运行结果可以看到kernel的ksize越大，iterations次数越多，图像看起来越“胖”。

3、结构元生成getStructuringElement()

结构元生成函数用来生成形态学变换的kernel参数。

接口形式：

cv2.getStructuringElement(shape, ksize[, anchor]) ->retval

参数含义：
shape：结构元(kernel)的形状；
ksize：结构元(kernel)的大小；
anchor：锚点，默认使用(-1,-1)表示中心点；

其中shape属性有可选的3种形状：

cv2.MORPH_RECT	方形，所有的数值均为1
cv2.MORPH_CROSS	十字交叉形，在锚点坐标的水平和竖直方向的元素为1，其他为0
cv2.MORPH_ELLIPSE	椭圆形

下面是一个kernel大小为7，形状不同的膨胀例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com')
print('cv2.__version__:',cv2.__version__)
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')img = cv2.imread('..\\samples\\picture\\mnist-7-b.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_,img = cv2.threshold(img,127,255,0)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(7,7))
print('MORPH_RECT kernel:\n',kernel)
img_ret1 = cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(7,7))
print('MORPH_ELLIPSE kernel:\n',kernel)
img_ret2 = cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(7,7))
print('MORPH_CROSS kernel:\n',kernel)
img_ret3 = cv2.dilate(img,kernel,iterations=1) #显示图像
fig,ax = plt.subplots(2,2)
ax[0,0].set_title('原图-mnist(juzicode.com)')
ax[0,0].imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) #matplotlib显示图像为rgb格式
ax[0,1].set_title('MORPH_RECT kernel')
ax[0,1].imshow(cv2.cvtColor(img_ret1,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[1,0].set_title('MORPH_ELLIPSE kernel')
ax[1,0].imshow(cv2.cvtColor(img_ret2,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[1,1].set_title('MORPH_CROSS kernel')
ax[1,1].imshow(cv2.cvtColor(img_ret3,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[0,0].axis('off');ax[0,1].axis('off');ax[1,0].axis('off');ax[1,1].axis('off')#关闭坐标轴显示
plt.show()

运行结果：

VX公众号: 桔子code / juzicode.com
cv2.__version__: 4.5.3
MORPH_RECT kernel:[[1 1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 1 1 1]]
MORPH_ELLIPSE kernel:[[0 0 0 1 0 0 0][0 1 1 1 1 1 0][1 1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 1 1 1][1 1 1 1 1 1 1][0 1 1 1 1 1 0][0 0 0 1 0 0 0]]
MORPH_CROSS kernel:[[0 0 0 1 0 0 0][0 0 0 1 0 0 0][0 0 0 1 0 0 0][1 1 1 1 1 1 1][0 0 0 1 0 0 0][0 0 0 1 0 0 0][0 0 0 1 0 0 0]]

原图图源：mnist

从运行结果可以看到当使用方形MORPH_RECT的结构元时，新图像的边界看起来仍然是方方正正的，但是使用十字形MORPH_CROSS和椭圆形MORPH_ELLIPSE的结构元时，边界要显得“圆滑”的多。

4、实际应用的例子

下面是一个用腐蚀去除噪声的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com')
print('cv2.__version__:',cv2.__version__)
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')img = cv2.imread('..\\samples\\picture\\mnist-7-noise.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_,img = cv2.threshold(img,127,255,0)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(7,7))
img_ret1 = cv2.erode(img,kernel,iterations=2) #显示图像
fig,ax = plt.subplots(1,2)
ax[0].set_title('原图 (juzicode.com)')
ax[0].imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) #matplotlib显示图像为rgb格式
ax[1].set_title('erode ksize=7 iter=2')
ax[1].imshow(cv2.cvtColor(img_ret1,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[0].axis('off');ax[1].axis('off')
plt.show()

原图图源：mnist

在原图中白色小点表示的噪声通过腐蚀操作被去除掉了。

下面是一个在五线谱中去除横线的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com')
print('cv2.__version__:',cv2.__version__)
plt.rc('font',family='Youyuan',size='9')img = cv2.imread('..\\samples\\data\\notes.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_,img_bin = cv2.threshold(img,127,255,1)#二值反色
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(1,7))
img_erode = cv2.erode(img_bin,kernel,iterations=1)
img_dilate = cv2.dilate(img_erode,kernel,iterations=1) #显示图像
fig,ax = plt.subplots(3,1)
ax[0].set_title('原图 (juzicode.com)')
ax[0].imshow(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)) #matplotlib显示图像为rgb格式
ax[1].set_title('img_erode')
ax[1].imshow(cv2.cvtColor(img_erode,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[2].set_title('img_dilate')
ax[2].imshow(cv2.cvtColor(img_dilate,cv2.COLOR_BGR2RGB))
ax[0].axis('off');ax[1].axis('off');ax[2].axis('off')
plt.show()

因为横线是水平方向的，高度小长度大，先用一个1×7的结构元进行腐蚀，这时腐蚀会作用到垂直方向上，水平方向几乎不会被影响到，从而将高度较小的横线腐蚀掉，但是因为腐蚀操作将需要保留的符号也腐蚀掉了一部分，所以再用同样的结构元进行一次膨胀操作，就能复原出符号的形状。

扩展阅读：

OpenCV-Python教程