opencv进阶学习笔记13：图像形态学操作大全（膨胀 腐蚀 开闭 黑帽 顶帽 梯度）python版

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opencv学习笔记12：图像腐蚀和图像膨胀

opencv学习笔记13：形态学变换（开运算，闭运算，梯度运算）

opencv学习笔记14：图像礼帽，图像黑帽

图像膨胀

使用卷积核对二值图像进行遍历，卷积核对应的图像像素点只要有一个为1，则值为1，否则为0.

即用卷积核对应的最大元素替换掉当前中心像素。

膨胀作用：对象大小增加一个像素，平滑对象边缘，减少或者填充对象之间的距离。

使用方法：dilate

结果=cv2.dilate(二值图像src,卷积核k,迭代次数itreations)

卷积核 正方形数组：如np.ones((5,5),np.uint8)

import cv2 as cvimport numpy as npdef dilate_demo(image):print(image.shape)gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255,cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)cv.imshow("binary", binary)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5))#kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)dst = cv.dilate(binary, kernel)cv.imshow("dilate_demo", dst)print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("fushi.jpg")src=cv.resize(src,None,fx=0.4,fy=0.4)cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)dilate_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

解释说明：

在使用opencv的过程中，我们经常需要各种各样的卷积核。如果是正方形的核还好说，可以使用numpy，但是有时候需要定义椭圆形或者十字形的核，我们就需要用到结构化元素

cv2.getStructuringElement()

第一个参数表示核的形状。可以选择三种

矩形：MORPH_RECT;

交叉形：MORPH_CROSS;

椭圆形：MORPH_ELLIPSE;

第二个参数表示核的尺寸。

注意对象要为白色，本文图对象为黑色，所有我在代码里用啦反二值化

图像腐蚀

腐蚀主要针对的是二值图像，如只有0和1两个值，

两个输入对象：1原始二值图像，2卷积核

使用卷积核遍历原始二值图像，如果卷积核对应的元素值均为1，其值才为1，否则为0。

即用卷积核对应的最小元素替换掉当前中心像素。

腐蚀作用：对象大小减少一个像素，平滑对象边缘，弱化或者分割图像之间的半岛性连接。

使用方法：erode 中文翻译：侵蚀

处理结果=cv2.erode(原始图像src,卷积核kernel,迭代次数iterations)

卷积核kernel：一般为正方形数组

如：k=np.ones((5,5),np.uint8)

迭代次数iterations：腐蚀次数，默认1

import cv2 as cvimport numpy as npdef erode_demo(image):print(image.shape)gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)cv.imshow("binary", binary)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))#卷积核#kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)dst = cv.erode(binary, kernel)cv.imshow("erode_demo", dst)print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("fushi.jpg")src=cv.resize(src,None,fx=0.4,fy=0.4)cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)erode_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

对彩色图像进行膨胀或腐蚀

import cv2 as cvprint("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("limi.jpg")src=cv.resize(src,None,fx=0.3,fy=0.3)cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))dst = cv.erode(src, kernel)#腐蚀cv.imshow("result", dst)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

开运算

开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀

开操作=腐蚀+膨胀

主要应用在二值图像，灰度 图像也可以。

可以消除背景噪声

morphologyEx

运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核k)

cv2.MORPH_OPEN:开运算

import cv2 as cvimport numpy as npdef open_demo(image):print(image.shape)gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)cv.imshow("binary", binary)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))#cv.MORPH_ELLIPSE椭圆形，可以选择其他形状binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)cv.imshow("open-result", binary)print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("morph.png")cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)open_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

消除了背景小白点噪声

闭运算

对图像进行先膨胀，再腐蚀。

有助于关闭前景物体上的小孔，或者小黑点。

morphologyEx

运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_CLOSE,卷积核k)

cv2.MORPH_CLOSE:闭运算

合理选择卷积核大小，太小了无法去除前景图的黑点

主要应用在二值图像，灰度 图像也可以。

import cv2 as cvimport numpy as npdef close_demo(image):print(image.shape)gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)cv.imshow("binary", binary)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15))binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_CLOSE, kernel)cv.imshow("close_demo", binary)print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("morph1.png")cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)close_demo(src)cv.waitKey(0)

消除了前景色小黑点

顶帽

图像礼帽 也叫图像顶帽

礼帽图像=原始图像-开运算图像

得到噪声图像

开运算：先腐蚀再膨胀

使用方法：morphologyEx

cv2.MORPH_TOPHAT

结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核)

卷积核示例：k=np.ones((10,10),np.uint8)

import cv2 as cvimport numpy as npdef hat_gray_demo(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15))#卷积核dst = cv.morphologyEx(gray, cv.MORPH_TOPHAT, kernel)cimage = np.array(gray.shape, np.uint8)cimage = 120;dst = cv.add(dst, cimage)cv.imshow("tophat", dst)print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("morph.png")cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)hat_gray_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

代码采用了基于灰度度，也可以基于二值图。

采用不同大小的卷积核，得到的噪声小白点也不一样。

黑帽

黑帽图像=闭运算图像-原始图像

得到图像内部的小孔，或前景色的小黑点

闭运算：对图像进行先膨胀，再腐蚀。有助于关闭前景物体上的小孔，或者小黑点。

使用对象：二值图像

使用方法：morphologyEx

cv2.MORPH_BLACKHAT

结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_BLACKHAT,卷积核)

卷积核示例：k=np.ones((10,10),np.uint8)

import cv2 as cvimport numpy as npdef hat_binary_demo(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15))dst = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)cv.imshow("tophat", dst)print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("morph1.png")cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)hat_binary_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

梯度运算

基本梯度运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_GRADIENT,卷积核k)

基本梯度

import cv2 as cvimport numpy as npdef hat_binary_demo(image):gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))dst = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_GRADIENT, kernel)cv.imshow("tophat", dst)print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("morph1.png")cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)hat_binary_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

外梯度内梯度

import cv2 as cvimport numpy as npdef gradient2_demo(image):kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))dm = cv.dilate(image, kernel)em = cv.erode(image, kernel)dst1 = cv.subtract(image, em) # internal gradientdst2 = cv.subtract(dm, image) # external gradientcv.imshow("internal", dst1)cv.imshow("external", dst2)print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")src = cv.imread("morph1.png")cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)gradient2_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

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