首页 > Python资料 博客日记
【Python】【Opencv】形态学操作cv2.morphologyEx()函数详解和示例,实现腐蚀、膨胀、闭和开等运算
2024-05-15 14:00:04Python资料围观287次
常用的形态学操作如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等,可以帮助我们解决一下图像不连接或消除图像中某些不想要的连接,对于图像处理使用方便,效果明显。本文通过示例对这些功能和效果进行演示,以帮助大家理解和使用。
cv2.morphologyEx()函数详解
cv2.morphologyEx 是 OpenCV 中的一个函数,用于执行形态学操作,如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。这个函数的基本语法如下:
retval, dst = cv2.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor]])
参数:
src:源图像,必须是单通道的灰度图像。
op:形态学操作的类型,可以是以下几种:
cv2.MORPH_ERODE:腐蚀操作。
cv2.MORPH_DILATE:膨胀操作。
cv2.MORPH_OPEN:开运算。
cv2.MORPH_CLOSE:闭运算。
cv2.MORPH_GRADIENT:形态学梯度。
cv2.MORPH_TOPHAT:原图像减去膨胀的图像。
cv2.MORPH_HITMISS:结构元素对应的点集比较。
kernel:形态学操作的核,通常是一个矩形、椭圆或十字形的小矩阵。核的大小可以是正奇数。
dst(可选):输出图像,如果未指定,则函数会创建一个新的输出图像。
anchor(可选):核的锚点,默认是核的中心。
如上面op参数不同功能不同,我们可以改变op的参数以实现不同的功能。
腐蚀操作
腐蚀操作在图像处理中具有多种应用,其主要作用是消除图像中的噪声、细化对象、断开连接的对象等。腐蚀操作通过逐渐消除边界上的像素点,使图像向中心收缩,从而达到消除噪声、断开连接对象的效果。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('1.jpg', 0)
# 定义核
kernel = np.ones((9,9), np.uint8)
eroded = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_ERODE, kernel)
# 腐蚀操作
#eroded = cv2.erode(img, kernel)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Erosion', eroded)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
注意,这里kernel
值设置直接影响最后的结果,下面改变不同的核值,以对比其效果。
上图为原图
上图左边为33核大小腐蚀结果,右边为99核大小腐蚀结果。可以看出,核变大之后效果更明显,尤其是在图像上端,比较尖的区域。
膨胀
图像中每个像素与一个结构元素进行卷积来完成的。膨胀操作可以使前景区域扩张,填充空洞和连接断裂的区域
主要代码与腐蚀相同,将cv2.MORPH_ERODE
替换为cv2.MORPH_DILATE
:
DILATE33 = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_DILATE, kernel33)
kernel的值进行自定义即可,在此处使用两个数值进行对比。
kernel1515 = np.ones((15,15), np.uint8)
kernel33 = np.ones((3,3), np.uint8)
原图如下:
效果图
进行膨胀操作,下图左边核大小为33,右边为1515.
可以看出,卷积核越大,连接的效果越好,但也会把中间部分进行连接。
开运算和闭运算是腐蚀和膨胀的组合操作,只是进行的顺序不同,实现的效果也不同。
开运算
先进行腐蚀运算,再进行膨胀运算。开运算的效果是能够除去孤立的小点、毛刺和小桥,而总的位置和形状不便。开运算是一个基于几何运算的滤波器,结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。
替换代码中的
cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_DILATE, kernel33)
效果图
左边为33的核大小效果,右边为1515的核大小效果。
可以看出当核为33时效果不明显,而值为1515时已经把连接较少的地方直接断开。
闭运算
先进行膨胀运算,再进行腐蚀运算。闭运算的效果是能够填平小湖(即小孔)、弥合小裂缝,而总的位置和形状不变。闭运算是通过填充图像的凹角来滤波图像的,结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。
上图左边为33的核大小,右边为1515的核大小。
下图中,左边为2121的核大小,右边为2525的核大小,可以看出随着核大小的增大,连接的效果在变好。
总结
不同的操作和运算对图像的处理不同,但相应的核大小要根据自己的项目和应用设置,设置不当也会影响其效果。
标签:
相关文章
最新发布
- 【Python】selenium安装+Microsoft Edge驱动器下载配置流程
- Python 中自动打开网页并点击[自动化脚本],Selenium
- Anaconda基础使用
- 【Python】成功解决 TypeError: ‘<‘ not supported between instances of ‘str’ and ‘int’
- manim边学边做--三维的点和线
- CPython是最常用的Python解释器之一,也是Python官方实现。它是用C语言编写的,旨在提供一个高效且易于使用的Python解释器。
- Anaconda安装配置Jupyter(2024最新版)
- Python中读取Excel最快的几种方法!
- Python某城市美食商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统毕业设计论文开题报告
- 如何使用 Python 批量检测和转换 JSONL 文件编码为 UTF-8
点击排行
- 版本匹配指南:Numpy版本和Python版本的对应关系
- 版本匹配指南:PyTorch版本、torchvision 版本和Python版本的对应关系
- Python 可视化 web 神器:streamlit、Gradio、dash、nicegui;低代码 Python Web 框架:PyWebIO
- 相关性分析——Pearson相关系数+热力图(附data和Python完整代码)
- Anaconda版本和Python版本对应关系(持续更新...)
- Python与PyTorch的版本对应
- Windows上安装 Python 环境并配置环境变量 (超详细教程)
- Python pyinstaller打包exe最完整教程