Python图像处理丨三种实现图像形态学转化运算模式

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python图像处理丨三种实现图像形态学转化运算模式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像开运算、图像闭运算和梯度运算

本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 九.形态学之图像开运算、闭运算、梯度运算》,作者:eastmount。

数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。

本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像开运算、图像闭运算和梯度运算,基础性知识希望对您有所帮助。

  • 1.图像开运算
  • 2.图像闭运算
  • 3.图像梯度运算

一. 图像开运算

1.基本原理

图像开运算是图像依次经过腐蚀、膨胀处理后的过程。图像被腐蚀后,去除了噪声,但是也压缩了图像;接着对腐蚀过的图像进行膨胀处理,可以去除噪声,并保留原有图像。如下图所示:

开运算(img) = 膨胀( 腐蚀(img) )

下图是hanshanbuleng博主提供的开运算效果图,推荐大家学习他的文章。

形态学应用——图像开运算与闭运算_HanShanBuLeng的博客-CSDN博客_形态学开运算

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_OPEN对应开运算。其原型如下:

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

参数dst表示处理的结果,src表示原图像,cv2.MORPH_OPEN表示开运算,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。

运行结果如下图所示:

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)

#图像开运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_OPEN, 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,可以看到噪声已经被去除了。

但是结果result中仍然有部分噪声,如果想去除更彻底将卷积设置为10*10的。

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

二. 图像闭运算

1.基本原理

图像闭运算是图像依次经过膨胀、腐蚀处理后的过程。图像先膨胀,后腐蚀,它有助于关闭前景物体内部的小孔,或物体上的小黑点。如下图所示:

闭运算(img) = 腐蚀( 膨胀(img) )

下图是hanshanbuleng博主提供的开运算效果图,推荐大家学习他的文章。

2.函数原型

图像闭运算主要使用的函数morphologyEx,其原型如下:

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

参数dst表示处理的结果,src表示原图像, cv2.MORPH_CLOSE表示闭运算,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。

运行结果如下图所示:

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('test03.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#设置卷积核
kernel = np.ones((10,10), np.uint8)

#图像闭运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_CLOSE, 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,可以看到中间的噪声去掉。

三. 图像梯度运算

1.基本原理

图像梯度运算是膨胀图像减去腐蚀图像的结果,得到图像的轮廓,其中二值图像1表示白色点,0表示黑色点。如下图所示:

梯度运算(img) = 膨胀(img) - 腐蚀(img)

2.函数原型

图像梯度运算主要使用的函数morphologyEx,参数为cv2.MORPH_GRADIENT。其原型如下:

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

参数dst表示处理的结果,src表示原图像, cv2.MORPH_GRADIENT表示梯度运算,kernel表示卷积核。5*5的卷积核可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

运行结果如下图所示:

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('test04.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#设置卷积核
kernel = np.ones((10,10), np.uint8)

#图像闭运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_GRADIENT, 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,可以看到中间的噪声去掉。

该系列在github所有源代码:

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以上是关于Python图像处理丨三种实现图像形态学转化运算模式的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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