Python 图像处理:两种实现图像形态学转化运算

2022-07-3120:59:05后端程序开发Comments845 views字数 1554阅读模式

作者: eastmount 。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

一。图像顶帽运算

1. 基本原理

图像顶帽(或图像礼帽)运算是原始图像减去图像开运算的结果,得到图像的噪声。如下图所示:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

顶帽运算 (img) = 原始图像 (img) - 开运算 (img)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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2. 函数原型

图像开运算主要使用的函数 morphologyEx,它是形态学扩展的一组函数,其参数 cv2.MORPH_TOPHAT 对应开运算。其原型如下:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

参数 dst 表示处理的结果,src 表示原图像,cv2.MORPH_TOPHAT 表示顶帽运算,kernel 表示卷积核。下图表示 5*5 的卷积核,可以采用函数 np.ones ((5,5), np.uint8) 构建。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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卷积如下图所示:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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3. 代码实现

完整代码如下所示:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

#encoding:utf-8
import cv2  
import numpy as np  
#读取图片
src = cv2.imread('test01.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像顶帽运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下图所示,可以看到外部噪声被提取出来。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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如果想获取更多的细节,可以将卷积设置为 10*10,如下图所示:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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二。图像黑帽运算

1. 基本原理

图像黑帽运算是图像闭运算操作减去原始图像的结果,得到图像内部的小孔,或者前景色中的小黑点。如下图所示:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

黑帽运算 (img) = 闭运算图像 (img) - 原始图像 (img)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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2. 函数原型

图像开运算主要使用的函数 morphologyEx,它是形态学扩展的一组函数,其参数 cv2.MORPH_BLACKHAT 对应开运算。其原型如下:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

参数 dst 表示处理的结果,src 表示原图像,cv2.MORPH_BLACKHAT 表示黑帽运算,kernel 表示卷积核。下图表示 5*5 的卷积核,可以采用函数 np.ones ((5,5), np.uint8) 构建。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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3. 代码实现

完整代码如下所示:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

#encoding:utf-8
import cv2  
import numpy as np  
#读取图片
src = cv2.imread('test02.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像黑帽运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下图所示,可以看到图像内部黑点被提取出来。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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但内部比较大的四个黑点没有被提取,如果想获取更多的细节,可以将卷积设置为 10*10,如下图所示:文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/26319.html

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