同一幅图像可以即进行开运算又进行闭运算吗

Posted 2023-04-03

可以，一般先开运算去除背景噪声，然后可以再继续闭运算填充目标内的孔洞 参考技术A 一开始使用小点的音量煲，然后循序渐进的增加音 参考技术B 这个貌似可以的吧 参考技术C 可以的
可以的
可以的
可以的 参考技术D 可以的 求采纳

图像开运算和闭运算

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一. 图像形态学处理 —— 膨胀和腐蚀

二. 开运算与闭运算：

    开运算：先腐蚀后膨胀，能够消除图像区域外的小白点（噪声）。

    闭运算：先膨胀后腐蚀，能够消除图像区域内的小黑点（噪声）。

    为什么有了膨胀、腐蚀还要开运算闭运算呢？其实开闭运算最重要的一点就是，可以保持物体原有大小。然后一个是消除物体外部噪声（开运算）的另一个是增强物体之间连接点（闭运算）的。

三. python实现开运算和闭运算：

# Writer : [e-mail]

# Date   : 2020.3.21

import numpy as np

# Morphology Dilate

def Morphology_Dilate(img, Dil_time=1):

    H, W = img.shape

    # kernel

    MF = np.array(((0, 1, 0),

    (1, 0, 1),

    (0, 1, 0)), dtype=np.int)

    # each dilate time

    out = img.copy()

    for i in range(Dil_time):

        tmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')

        for y in range(1, H):

            for x in range(1, W):

                if np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:

                    out[y, x] = 255

    return out

# Morphology Erode

def Morphology_Erode(img, Erode_time=1):

    H, W = img.shape

    out = img.copy()

    # kernel

    MF = np.array(((0, 1, 0),

    (1, 0, 1),

    (0, 1, 0)), dtype=np.int)

    # each erode

    for i in range(Erode_time):

        tmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')

        # erode

            for y in range(1, H):

                for x in range(1, W):

                    if np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) < 255*4:

                        out[y, x] = 0

    return out

# Morphology Closing

def Morphology_Closing(img, time=1):

    out = Morphology_Dilate(img, Dil_time=time)

    out = Morphology_Erode(out, Erode_time=time)

    return out

# Opening morphology

def Morphology_Opening(img, time=1):

    out = Morphology_Erode(img, Erode_time=time)

    out = Morphology_Dilate(out, Dil_time=time)

    return out

四. 开闭运算的效果：

    可以看到，图像开运算，消除了图像外部的噪声，图像闭运算，连通了更多的图像区域。

五. 参考内容：

    ①  https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12542459.html

    ②  https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/105018063

六. 版权声明：