OpenCV 09(形态学)-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV 09(形态学)。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

形态学指一系列处理图像 形状特征 的图像处理技术.

形态学的基本思想是利用一种特殊的结构元(本质上就是卷积核)来测量或提取输入图像中相应的形状或特征，以便进一步进行图像分析和目标识别。

这些处理方法基本是对二进制图像进行处理, 即黑白图像

卷积核决定着图像处理后的效果

形态学常用基本操作有:

- 膨胀和腐蚀
- 开运算
- 闭运算
- 顶帽
- 黑帽

1.1 图像全局二值化

二值化: 将图像的每个像素变成两种值, 比如0, 255

0和255：0是黑色，255是白色

01： 0是黑色，1是白色

- threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

- src 最好是灰度图

- thresh: 阈值

- maxval: 最大值, 最大值不一定是255

- type: 操作类型.常见操作类型如下:

 import cv2
  import numpy as np
  
  img = cv2.imread('./dog.jpeg')
  
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
  # 返回两个结果, 一个是阈值, 另一个是处理后的图片
  ret, dst = cv2.threshold(gray, 80, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  
  cv2.imshow('dog', np.hstack((gray, dst)))
  
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()

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1.2 自适应阈值二值化

在前面的部分我们使用是全局阈值，整幅图像采用同一个数作为阈值。当时这种方法并不适应与所有情况，尤其是当同一幅图像上的不同部分的具有不同亮度时。这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。

adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)**
这种方法需要我们指定六个参数，返回值只有一个。

• **Adaptive Method**- 指定计算阈值的方法。
– **cv2.ADPTIVE_THRESH_MEAN_C**：阈值取自相邻区域的平均值
– **cv2.ADPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C**：阈值取值相邻区域的加权和，权重为一个高斯窗口。
• **Block Size** - 邻域大小（用来计算阈值的区域大小）。
• **C** - 这就是是一个常数，阈值就等于的平均值或者加权平均值减去这个常数。

# 因为光线问题, 全局二值化导致有部分地方看不见了.这时就需要自适应阈值二值化了.
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./math.png')

cv2.namedWindow('img', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('img', 1920, 1080)

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 自适应阈值二值化只返回一个值, 即二值化后的结果
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 3, 0)

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

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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1.3 腐蚀操作

腐蚀操作也是用卷积核扫描图像, 只不过腐蚀操作的卷积核一般都是1, 如果卷积核内所有像素点都是白色, 那么锚点即为白色.

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- 大部分时候腐蚀操作使用的都是全为1的卷积核.

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- erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])

- iterations是腐蚀操作的迭代次数, 次数越多, 腐蚀操作执行的次数越多, 腐蚀效果越明显

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./msb.png')

kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

dst = cv2.erode(img, kernel, iterations=2)

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

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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1.4 获取形态学卷积核

- opencv提供了获取卷积核的api.不需要我们手工创建卷积核.
- getStructuringElement(shape, ksize[, anchor])

- shape是指卷积核的形状, 注意不是指长宽, 是指卷积核中1形成的形状.
- MORPH_RECT 卷积核中的1是矩形, 常用.
- MORPH_ELLIPSE 椭圆
- MORPH_CROSS 十字

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./j.png')

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dst = cv2.erode(img, kernel, iterations=2)

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

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1.5 膨胀操作

膨胀是腐蚀的相反操作, 基本原理是只要保证卷积核的锚点是非0值, 周边无论是0还是非0值, 都变成非0值.

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- dilate(img, kernel, iterations=1)

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./j.png')

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dst = cv2.dilate(img, kernel, iterations=2)

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

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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1.6 开运算

开运算和闭运算都是腐蚀和膨胀的基本应用.

- 开运算 = 腐蚀 + 膨胀
- morphologyEx(img, MORPH_OPEN, kernel)

- MORPH_OPEN 表示形态学的开运算
- kernel 如果噪点比较多, 会选择大一点的kernel, 如果噪点比较小, 可以选择小点的kernel

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./dotj.png')

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# 腐蚀
# dst = cv2.erode(img, kernel, iterations=2)

# # 膨胀
# dst = cv2.dilate(dst, kernel, iterations=2)

# 直接调用opencv提供的开运算api
dst = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

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

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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1.7 闭运算

- 闭运算 = 膨胀 + 腐蚀

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./dotinj.png')

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

dst = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

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

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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1.8 形态学梯度

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

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./j.png')

# 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()

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1.9 顶帽运算

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

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./tophat.png')

# 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()

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1.10 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.

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('./dotinj.png')

# 注意调节kernel大小以获得更清晰的边缘
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))

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

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

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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