【python-opencv】形态转换
形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入,一个是我们的原始图像,第二个是决定操作性质的结构元素或内核。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后,它的变体形式(如“打开”,“关闭”,“渐变”等)也开始起作用。在下图的帮助下,我们将一一看到它们:
1、侵蚀
侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样,它侵蚀前景物体的边界(尽量使前景保持白色)。它是做什么的呢?内核滑动通过图像(在2D卷积中)。原始图像中的一个像素(无论是1还是0)只有当内核下的所有像素都是1时才被认为是1,否则它就会被侵蚀(变成0)。
结果是,根据内核的大小,边界附近的所有像素都会被丢弃。因此,前景物体的厚度或大小减小,或只是图像中的白色区域减小。它有助于去除小的白色噪声(正如我们在颜色空间章节中看到的),分离两个连接的对象等。
在这里,作为一个例子,我将使用一个5x5内核,它包含了所有的1。让我们看看它是如何工作的:
import cv2 as cv
import numpy as np
img = cv.imread('j.png',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
erosion = cv.erode(img,kernel,iterations = 1)
2、扩张
它与侵蚀正好相反。如果内核下的至少一个像素为“ 1”,则像素元素为“ 1”。因此,它会增加图像中的白色区域或增加前景对象的大小。通常,在消除噪音的情况下,腐蚀后会膨胀。因为腐蚀会消除白噪声,但也会缩小物体。因此,我们对其进行了扩展。由于噪音消失了,它们不会回来,但是我们的目标区域增加了。在连接对象的损坏部分时也很有用。
dilation = cv.dilate(img,kernel,iterations = 1)
3、开运算
开放只是侵蚀然后扩张的另一个名称。如上文所述,它对于消除噪音很有用。在这里,我们使用函数cv.morphologyEx()
opening = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_OPEN, kernel)
4、闭运算
闭运算与开运算相反,先扩张然后再侵蚀。在关闭前景对象内部的小孔或对象上的小黑点时很有用。
closing = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel)
5、形态学梯度
这是图像扩张和侵蚀之间的区别。
结果将看起来像对象的轮廓。
gradient = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_GRADIENT, kernel)
6、顶帽
它是输入图像和图像开运算之差。下面的示例针对9x9内核完成。
tophat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_TOPHAT, kernel)
7、黑帽
这是输入图像和图像闭运算之差。
blackhat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)
结构元素
在Numpy的帮助下,我们在前面的示例中手动创建了一个结构元素。它是矩形。但是在某些情况下,您可能需要椭圆形/圆形的内核。因此,为此,OpenCV具有一个函数cv.getStructuringElement()。您只需传递内核的形状和大小,即可获得所需的内核。
# 矩形内核
>>> cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5))
array([[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]], dtype=uint8)
# 椭圆内核
>>> cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
array([[0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 0]], dtype=uint8)
# 十字内核
>>> cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS,(5,5))
array([[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0]], dtype=uint8)
参考:
http://woshicver.com/FifthSection/4_5_%E5%BD%A2%E6%80%81%E8%BD%AC%E6%8D%A2/
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