【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

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【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。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。

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。
python cv.morphologyex,Python学习和使用过程积累,python,opencv,开发语言,计算机视觉,人工智能
上图为原图
python cv.morphologyex,Python学习和使用过程积累,python,opencv,开发语言,计算机视觉,人工智能
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:
python cv.morphologyex,Python学习和使用过程积累,python,opencv,开发语言,计算机视觉,人工智能

效果图

进行膨胀操作,下图左边核大小为33,右边为1515.
python cv.morphologyex,Python学习和使用过程积累,python,opencv,开发语言,计算机视觉,人工智能
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。
python cv.morphologyex,Python学习和使用过程积累,python,opencv,开发语言,计算机视觉,人工智能
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。

python cv.morphologyex,Python学习和使用过程积累,python,opencv,开发语言,计算机视觉,人工智能
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。
python cv.morphologyex,Python学习和使用过程积累,python,opencv,开发语言,计算机视觉,人工智能

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。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-835967.html

到了这里,关于【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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Python轮廓追踪【OpenCV形态学操作】

    一些理论知识 OpenCV形态学操作理论1 OpenCV形态学操作理论2 OpenCV轮廓操作|轮廓类似详解 代码如下,可以直接运行

    2024年02月22日
    浏览(54)
  • python-opencv之形态学操作(腐蚀和膨胀)原理详解

    Removing noise. Isolation of individual elements and joining disparate elements in an image. Finding of intensity bumps or holes in an image. 最基本的形态操作是侵蚀和扩张。让我们更详细地了解这些操作。 原理 它会侵蚀前景物体的边界,并从图像中移除小规模的细节,但同时会减少感兴趣区域的大小。

    2024年02月05日
    浏览(53)
  • OpenCV之形态学操作

    形态学操作包含以下操作: 腐蚀 (Erosion) 膨胀 (Dilation) 开运算 (Opening) 闭运算 (Closing) 形态梯度 (Morphological Gradient) 顶帽 (Top Hat)黑帽(Black Hat) 其中腐蚀和膨胀操作是最基本的操作,其他操作由这两个操作变换而来。         用一个结构元素扫描图像中每一个像素,结构元素

    2024年02月09日
    浏览(53)
  • OpenCV(三十一):形态学操作

    ​​​​​​1.形态学操作        OpenCV 提供了丰富的函数来进行形态学操作,包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。下面介绍一些常用的 OpenCV 形态学操作函数: 腐蚀操作(Erosion): erode(src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue) 该函数对输入图像中的前景区域进行

    2024年02月09日
    浏览(53)
  • OpenCV17-图像形态学操作

    图像腐蚀(Image erosion)可用于减小图像中物体的大小、填充孔洞或者分离邻近的物体。腐蚀操作通过对图像中的每个像素应用结构元素(也称为腐蚀内核)来实现。 腐蚀操作的原理是将结构元素与图像进行逐像素的比较。如果结构元素的所有像素与图像中对应位置的像素都

    2024年02月08日
    浏览(52)
  • OpenCV快速入门:图像形态学操作

    图像形态学是一门强大而有趣的技术,它通过对图像进行形态学操作,使图像更适合后续处理步骤。在本文中,我们将深入探讨OpenCV中的图像形态学操作,快速入门这一关键领域。 图像形态学作为数字图像处理的一个分支,致力于通过形态学操作实现对图像特征的提取、噪音

    2024年02月05日
    浏览(98)
  • Opencv | 图像卷积与形态学变换操作

    在每个图像位置(x,y)上进行基于邻域的函数计算,其中函数参数被称为卷积核 (kernel) kernel核的尺寸通常为奇数,一般为: 3 ∗ 3 、 5 ∗ 5 、 7 ∗ 7 3*3、5*5、7*7 3 ∗ 3 、 5 ∗ 5 、 7 ∗ 7 不同功能需要定义不同的函数,其中功能可以有: 图像增强:           平滑 / 去

    2024年04月23日
    浏览(43)
  • C++OpenCV(7):图像形态学基础操作

    🔆 文章首发于我的个人博客:欢迎大佬们来逛逛 🔆 OpenCV项目地址及源代码:点击这里 膨胀与腐蚀是 数学形态学在图像处理中最基础的操作 。 膨胀操作是取 每个位置领域内最大值 ,所以膨胀后输出图像的总体亮度的平均值比起原图会有所升高,图像中比较亮的区域的面

    2024年02月16日
    浏览(51)
  • OPENCV C++(四)形态学操作+连通域统计

    第一个是形状 第二个是卷积核大小 tips:这些都是针对于二值化图像操作的 单独的也有 例如腐蚀函数 这个-1 -1是默认的 不变 2是做两次腐蚀的意思 先定义返回的值 stats :记录了每个连通区域的信息,是一个5列的矩阵,每一行对应一个连通区域,分别为连通区域外接矩形的

    2024年02月14日
    浏览(56)
  • 基于OpenCV [c++]——形态学操作(分析和应用)

    形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支。用数学形态学(也称图像代数)表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。 基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 形态学图像处理的基本运算有:

    2024年02月08日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包