3.形态学

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Erosion腐蚀
其原理是在原图的小区域内取局部最小值,其函数是cv2.erode()。这个核也叫结构元素，因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的,结构元素可以是矩形/椭圆/十字形，可以用cv2.getStructuringElement()来生成不同形状的结构元素，比如：

# 矩形 kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5)) print(kernel1) 

[[1 1 1 1 1]  [1 1 1 1 1]  [1 1 1 1 1]  [1 1 1 1 1]  [1 1 1 1 1]]

# 椭圆 kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)) print(kernel2)

[[0 0 1 0 0]  [1 1 1 1 1]  [1 1 1 1 1]  [1 1 1 1 1]  [0 0 1 0 0]]

# 十字形 kernel3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5,5)) print(kernel3)

image = imread('image.jpg') show(image)

1 erosion = cv2.erode(image, kernel1) 2 show(erosion)

1 for i in range(3): 2     erosion = cv2.erode(image, kernel1, iterations=i+1) 3     show(erosion)

Dilation膨胀
膨胀与腐蚀相反，取的是局部最大值。cv2.dilate()

1 dilation = cv2.dilate(image, kernel) 2 show(dilation)

1 for i in range(3): 2     dilation = cv2.dilate(image, kernel1, iterations=i+1) 3     show(dilation)

Opening开运算

先腐蚀后膨胀叫开运算，其作用是消除小白点。这类形态学操作用cv2.morphologyEx()函数实现

#读入图片

1 image2 = imread('image2.jpg') 2 show(image2)

1 # 去除白点 2 opening = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_OPEN, kernel1) 3 show(opening)

闭运算则相反：先膨胀后腐蚀。其作用是消除小黑点。

1 # 去除黑点 2 closing = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1) 3 show(closing)

# 先开运算再闭运算

1 opening = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_OPEN, kernel1) 2 closing = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1) 3 show(closing)

膨胀图减去腐蚀图，dilation - erosion，得到物体的轮廓

gradient = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel1) show(gradient)

原图减去开运算后的图：src - opening

1 tophat = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel1) 2 show(tophat)

Black Hat黑帽
闭运算后的图减去原图：closing - src

1 blackhat = cv2.morphologyEx(image2, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel1) 2 show(blackhat)

　

来源：博客园

作者：刘文华

链接：https://www.cnblogs.com/liuwenhua/p/11506398.html