圖像開運算

圖像開運算是圖像依次經過腐蝕，膨脹處理后的過程。圖像被腐蝕后，去除了噪聲，但是也壓縮了圖像；接著對腐蝕過的圖像進行膨脹處理，可以去除噪聲，并保留原有圖像。

開運算=膨脹

圖像開運算主要使用函數morphologyEx,它是形態學拓展的一組函數，其參數cv2.MORPH_OPEN對應開運算，其原型如下：

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH,kernel)

代碼如下:

importcv2importnumpy as np

src= cv2.imread("src.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#設置卷積核

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)#圖像開運算

result =cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_OPEN, kernel)#顯示圖像

cv2.imshow("src", src)

cv2.imshow("result", result)if cv2.waitKey() == 27:

cv2.destroyAllWindows()

效果如下

結果仍然存在噪聲，可以增大卷積核面積消除噪聲，例如設置為10*10，效果如下:

圖像閉運算

圖像閉運算是圖像依次經過膨脹，腐蝕處理后的過程。圖像先膨脹，后腐蝕，它有助于關閉前景物理內部的小孔或物體上的小黑點。

閉運算=腐蝕

主要使用morphologyEx函數

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

代碼如下:

importcv2importnumpy as np

src= cv2.imread("src.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#設置卷積核

kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)#圖像開運算

result =cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)#顯示圖像

cv2.imshow("src", src)

cv2.imshow("result", result)if cv2.waitKey() == 27:

cv2.destroyAllWindows()

效果如下:

圖像梯度運算

圖像梯度運算時膨脹圖像減去腐蝕圖像的結果，得到圖像的輪廓圖，其中二值圖像1表示白色，0表示黑色。

梯度運算 = 膨脹-腐蝕

主要使用morphologyEx函數

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

代碼如下:

importcv2importnumpy as np

src= cv2.imread("src.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#設置卷積核

kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)#圖像開運算

result =cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)#顯示圖像

cv2.imshow("src", src)

cv2.imshow("result", result)if cv2.waitKey() == 27:

cv2.destroyAllWindows()

效果如下:

圖像頂帽運算

圖像頂帽運算時原始圖像減去圖像開運算的結果，得到圖像的噪聲。

頂帽運算=原始圖像-開運算

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

代碼如下:

importcv2importnumpy as np

src= cv2.imread("src.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#設置卷積核

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)#圖像開運算

result =cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)#顯示圖像

cv2.imshow("src", src)

cv2.imshow("result", result)if cv2.waitKey() == 27:

cv2.destroyAllWindows()

效果如下:

獲取更多細節，可以加大卷積核的面積，例如10*10

圖像黑帽運算

圖像黑帽運算是圖像閉運算操作減去原始圖像的結果，得到圖像內部的小孔，或者前景中的小黑點

黑帽運算=閉運算-原始圖像

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

代碼如下:

importcv2importnumpy as np

src= cv2.imread("src.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)#設置卷積核

kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)#圖像開運算

result =cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)#顯示圖像

cv2.imshow("src", src)

cv2.imshow("result", result)if cv2.waitKey() == 27:

cv2.destroyAllWindows()

效果如下:

轉自:https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83692456

總結

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