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标题: OpenCV-Python实战（10）——形态学 [打印本页]
作者: 曹旭辉    时间: 2024-12-30 18:04
标题: OpenCV-Python实战（10）——形态学
1、腐蚀 cv2.erode()

可以删除图像中的噪音点。
可以删除毛边。
分割图像（当图像连接的不敷精密时） 。
  1. img = cv2.erode(src=*,kernel=*,anchor=*,iterations=*,borderType=*,borderValue=*)
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img：目标图像。
src：原始图像。
kernel：腐蚀核巨细。
anchor：锚点位置，默认是：（-1，-1），核的中心。
iterations：腐蚀操纵迭代次数。
borderType、borderValue：边界样式，边界值，使用默认即可。
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  4. pie = cv2.imread('pie.png')  # 圆
  5. h,w = pie.shape[:2] # 图像的高，宽
  6. pie[int(h/2-2):int(h/2+2),50:w-50]=0 # 在圆中间画一条线
  8. img1 = cv2.erode(src=pie,kernel=(11,11),iterations=3)  # 腐蚀
  10. cv2.imshow('pie',pie)
  11. cv2.imshow('img1',img1)
  12. cv2.waitKey(0)
  13. cv2.destroyAllWindows()
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2、膨胀 cv2.dilate()

图像沿着边沿向外扩展的操纵。
  1. img = cv2.dilate(src=*,kernel=*,anchor=*,iterations=*,borderType=*,borderValue=*)  
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img：目标图像。
src：原始图像。
kernel：腐蚀核巨细。
anchor：锚点位置，默认是：（-1，-1），核的中心。
iterations：腐蚀操纵迭代次数。
borderType、borderValue：边界样式，边界值，使用默认即可。
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  4. pie = cv2.imread('pie.png')  # 圆
  5. h,w = pie.shape[:2] # 图像的高，宽
  6. pie[int(h/2-2):int(h/2+2),50:w-50]=0 # 在圆中间画一条线
  8. img1 = cv2.dilate(src=pie,kernel=(11,11),iterations=4)
  10. cv2.imshow('pie',pie)
  11. cv2.imshow('img1',img1)
  12. cv2.waitKey(0)
  13. cv2.destroyAllWindows()
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3、形态学通用函数 cv2.morphologyEx()

  1. img = cv2.morphologyEx(src=*,op=*,kernel=*,anchor=*,iterations=*,borderType=*,borderValue=*)
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img：目标图像。
src：原始图像。
op：操纵方式，常见操纵方式如下表所示：
操纵方式表明
MOREPH_ERODE腐蚀
MOREPH_DILATE膨胀
MOREPH_OPEN开运算
MOREPH_CLOSE闭运算
MOREPH_GRADIENT形态学梯度
MOREPH_TOPHAT规矩运算
MOREPH_BLACKHAT黑帽运算
kernel：腐蚀核巨细。
anchor：锚点位置，默认是：（-1，-1），核的中心。
iterations：腐蚀操纵迭代次数。
borderType、borderValue：边界样式，边界值，使用默认即可。

4、开运算 cv2.morphologyEx()

先做腐蚀，在做膨胀操纵。
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  4. pie = cv2.imread('pie.png')  # 圆
  5. h,w = pie.shape[:2] # 图像的高，宽
  6. pie[int(h/2-1):int(h/2+1),50:w-50]=255 # 在圆中间画一条线
  8. img1 = cv2.morphologyEx(src=pie,op=cv2.MORPH_OPEN,kernel=(11,11),iterations=3)
  10. cv2.imshow('pie',pie)
  11. cv2.imshow('img1',img1)
  12. cv2.waitKey(0)
  13. cv2.destroyAllWindows()
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5、闭运算  

先做膨胀操纵，在做腐蚀操纵。 
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  4. pie = cv2.imread('pie.png')  # 圆
  5. h,w = pie.shape[:2] # 图像的高，宽
  6. pie[int(h/2-1):int(h/2+1),50:w-50]=0 # 在圆中间画一条线
  8. img1 = cv2.morphologyEx(src=pie,op=cv2.MORPH_CLOSE,kernel=(11,11),iterations=3)
  10. cv2.imshow('pie',pie)
  11. cv2.imshow('img1',img1)
  12. cv2.waitKey(0)
  13. cv2.destroyAllWindows()
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 6、形态学梯度

膨胀操纵后的图像 - 腐蚀操纵后的图像 = 图像边沿 
  1. import cv2
  3. pie = cv2.imread('pie.png')  # 圆
  6. img1 = cv2.morphologyEx(src=pie,op=cv2.MORPH_GRADIENT,kernel=(11,11),iterations=3)
  8. cv2.imshow('pie',pie)
  9. cv2.imshow('img1',img1)
  10. cv2.waitKey(0)
  11. cv2.destroyAllWindows()
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 7、礼帽运算

原始图像 - 开运算图像 = 礼帽运算
可以得到原始图像的噪音点。
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  4. pie = cv2.imread('pie.png')
  6. h,w = pie.shape[:2]
  7. pie[int(h/2-1):int(h/2+1),:]=255 # 在圆中间画一条线
  9. img1 = cv2.morphologyEx(src=pie,op=cv2.MORPH_TOPHAT,kernel=(11,11))
  11. cv2.imshow('pie',pie)
  12. cv2.imshow('img1',img1)
  13. cv2.waitKey(0)
  14. cv2.destroyAllWindows()
复制代码



 8、黑帽运算

 原始图像 - 闭运算图像 = 黑帽运算
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  4. pie = cv2.imread('pie.png')
  6. h,w = pie.shape[:2]
  7. pie[int(h/2-1):int(h/2+1),:]=255 # 在圆中间画一条线
  9. img1 = cv2.morphologyEx(src=pie,op=cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel=(11,11))
  11. cv2.imshow('pie',pie)
  12. cv2.imshow('img1',img1)
  13. cv2.waitKey(0)
  14. cv2.destroyAllWindows()
复制代码

9、核函数

  1. kernel = cv2.getStructuringElement(shape=*,ksize=,anchor=*)
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kernel：核矩阵。
shape：内核形状，常见的参数如下：
参数表明
MORPH_RECT所有元素都是1
MORPH_ELLIPSE椭圆形位置为1
MORPH_CROSS十字形位置是1
ksize：内核巨细。
anchor：内核锚点，默认为：（-1，-1），核中心位置。
  1. import cv2
  3. kernel1 = cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_RECT,ksize=(5,5))
  4. kernel2 = cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_ELLIPSE,ksize=(5,5))
  5. kernel3 = cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_CROSS,ksize=(5,5))
  6. print(kernel1)
  7. print(kernel2)
  8. print(kernel3)
  10. cv2.waitKey(0)
  11. cv2.destroyAllWindows()
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  1. [[1 1 1 1 1]    [[0 0 1 0 0]    [[0 0 1 0 0]
  2. [1 1 1 1 1]     [1 1 1 1 1]     [0 0 1 0 0]
  3. [1 1 1 1 1]     [1 1 1 1 1]     [1 1 1 1 1]
  4. [1 1 1 1 1]     [1 1 1 1 1]     [0 0 1 0 0]
  5. [1 1 1 1 1]]    [0 0 1 0 0]]    [0 0 1 0 0]]
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