技术标签: 算法 python 计算机视觉 图像处理 # OpenCV例程/youcans opencv
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OpenCV 提供了函数 cv.morphologyEx 可以实现图像的灰度开运算和灰度闭运算。
函数说明:
cv.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]] )→ dst
函数 cv.morphologyEx 使用侵蚀(erosion)和膨胀(dilation)作为基本操作来执行高级形态转换。
参数说明:
注意事项:
# 10.29: 灰度级开运算和闭运算
imgGray = cv2.imread("../images/Fig0937a.tif", flags=0) # flags=0 灰度图像
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5)) # 全 1 结构元
imgErode = cv2.erode(imgGray, kernel=element) # 灰度腐蚀
imgDilate = cv2.dilate(imgGray, kernel=element) # 灰度膨胀
imgOpen = cv2.morphologyEx(imgGray, cv2.MORPH_OPEN, element) # 灰度开运算
imgClose = cv2.morphologyEx(imgGray, cv2.MORPH_CLOSE, element) # 灰度闭运算
imgGrad = cv2.morphologyEx(imgGray, cv2.MORPH_GRADIENT, element) # 形态学梯度
plt.figure(figsize=(9, 7))
plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("Origin")
plt.imshow(imgGray, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(232), plt.title("Eroded image"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgErode, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(233), plt.title("Dilated image"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgDilate, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(234), plt.title("Opening image"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgOpen, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(235), plt.title("Closing image"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgClose, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(236), plt.title("Gradient image"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgGrad, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.tight_layout()
plt.show()
灰度开运算先腐蚀再膨胀,可以去除相对于结构元素较小的亮细节,保持整体的灰度和较大的亮区域不变。
灰度闭运算先膨胀再腐蚀,可以去除相对于结构元素较小的暗细节,保持整体的灰度和较大的暗区域不变。
把图像像素点的灰度值视为高度,不同的灰度级表示不同的高度,整个图像就像一张高低起伏的地形图。明亮的区域(灰度值大)相当于高山,黑暗的区域(灰度值小)相当于深谷,边缘区域即明亮与黑暗的交界相当于悬崖。
灰度开运算和灰度闭运算在形式上与二战图像的开运算和闭运算是一致的:
( f ∘ b ) = ( f ⊖ b ) ⊕ b ( f ∙ b ) = ( f ⊕ b ) ⊖ b (f \circ b) = (f \ominus b) \oplus b \\ (f \bullet b) = (f \oplus b) \ominus b (f∘b)=(f⊖b)⊕b(f∙b)=(f⊕b)⊖b
(本节完)
版权声明:
youcans@xupt 原创作品,转载必须标注原文链接:(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/123565713)
Copyright 2022 youcans, XUPT
Crated:2022-3-24
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