OpenCv之图像形态学(二)-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCv之图像形态学(二)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、形态学梯度

二、顶帽操作

三、黑帽操作

一、形态学梯度

梯度=原图 - 腐蚀
腐蚀之后原图边缘变小，原图 - 腐蚀就可以得到腐蚀掉的部分，即边缘

案例代码如下:

import cv2
import numpy as np

# 导入图片
img = cv2.imread('6.jpg')

# 注意调节kernel大小以获得更清晰的边缘
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))

dst = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel,iterations=1)

cv2.imshow('img',np.hstack((img,dst)))

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下:

OpenCv之图像形态学(二),Opencv,opencv,人工智能,计算机视觉

二、顶帽操作

顶帽 = 原图 - 开运算
开运算的效果是去除图形外的噪点，原图 - 开运算就得到了去掉的噪点

案例代码如下:

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('6.jpg')

# 注意调整kernel以保留小图形
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(19,19))

dst = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel,iterations=1)

cv2.imshow('img',np.hstack((img,dst)))

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

三、黑帽操作

黑帽 = 原图 - 闭运算
闭运算可以将图形内部的噪点去掉，那么原图 - 闭运算的结果就是图形内部的噪点

案例代码如下:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-588147.html

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread('6.jpg')

# 注意调整kernel以保留小图形
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(19,19))

dst = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel,iterations=1)

cv2.imshow('img',np.hstack((img,dst)))

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

到了这里，关于OpenCv之图像形态学(二)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！