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Python图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

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摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像顶帽运算和图像黑帽运算。

本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算》,作者: eastmount 。

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:

顶帽运算(img) = 原始图像(img) – 开运算(img)

Python图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

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:

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

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。

Python图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

卷积如下图所示:

Python图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

3.代码实现

完整代码如下所示:

#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。

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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:

kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

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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:

黑帽运算(img) = 闭运算图像(img) – 原始图像(img)

Python图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

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:

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

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。

Python图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

3.代码实现

完整代码如下所示:

#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。

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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:

kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

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本文摘录自eastmount X华为云开发者社区联合出品的电子书《从零到一 • Python图像处理及识别》,点击免费下载电子书。

 

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作者: 博拉资讯

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