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L8 形態學操作

作者：果凍魚│2020-02-13 16:29:22│巴幣：0│人氣：219

腐蝕

cv2.erode()

dst = cv2.erode(.src,kernel[,anchor[,iterations[.borderType[,borderValue]]]])

kernel:腐蝕操作時的結構類型。可以自訂亦可透過函數cv2.getStructuringElement()產生
iterations:腐蝕操作反覆次數，預設為1
borderType:預設為BORDER_CONSTANT。P8-5

# 8.1使用陣列示範腐蝕的基本原理

import cv2

import numpy as np

img = np.zeros((5,5),np.uint8)

img[1:4,1:4] = 1

kernel = np.ones((3,1),np.uint8)

erosion = cv2.erode(img,kernel)

print('img=\n',img)

print('kernel=\n',kernel)

print('erosion=\n',erosion)

膨脹

cv2.dilate()

cv2.dilate(src,kernel,[anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]]])

#8.4膨脹

import cv2

import numpy as np

img = np.zeros((5,5),np.uint8)

img[2:3,1:4]=1

kernel=np.ones((3,1),np.uint8)

dilation = cv2.dilate(img,kernel)

print('img\n',img)

print('kernel\n',kernel)

print('dilation\n',dilation)

通用型態學函式

cv2.morphologyEx()

cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]]]])

op:操作類型。P8-16

開運算 open

先侵蝕後膨脹，用於去躁、計算

opening = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORGE_OPEN,kernel)

#8.7 open

import cv2

import numpy as np

img1 = cv2.imread('ren.jpg')

img2 = cv2.imread('ran.jpg')

k = np.ones((10,10),np.uint8)

r1 = cv2.morphologyEx(img1,cv2.MORPH_OPEN,k)

r2 = cv2.morphologyEx(img2,cv2.MORPH_OPEN,k)

cv2.imshow('img1',img1)

cv2.imshow('img2',img2)

cv2.imshow('r1',r1)

cv2.imshow('r2',r2)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

閉運算 close

先膨脹後侵蝕，用於關閉物體內部的小孔、去除物體的小黑點、將不同前景影像進行連接

opening = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORGE_CLOSE,kernel)

形態學梯度運算

此為用open影像-close影像，可以取得影像的邊緣

cv2.

GRADIENT = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORGE_GRADIENT,kernel)

#8.9 形態學梯度運算

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('ren.jpg')

k = np.ones((5,5),np.uint8)

r = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,k)

cv2.imshow('img',img)

cv2.imshow('r',r)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

禮帽運算

用原始影像減去open影像，用於得到影像的雜訊或獲得比原始影像更亮的邊緣資訊

TOPHAT= cv2.morphologyEx(img,cv2.MORGE_TOPHAT,kernel)

#8.10 TOPHAT

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('ran.jpg')

k = np.ones((5,5),np.uint8)

r = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,k)

cv2.imshow('img',img)

cv2.imshow('r',r)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

黑帽運動

為close影像-原始影像，用於取得影像內部小孔，或景色中的小黑點，或得到比原始影像的邊緣更暗的邊緣部分。

BLACKHAT= cv2.morphologyEx(img,cv2.MORGE_BLACKHAT,kernel)

#8.11 BLACKHAT

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('ran.jpg')

k = np.ones((5,5),np.uint8)

r = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,k)

cv2.imshow('img',img)

cv2.imshow('r',r)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

核函數

公歸的kernel

retual = cv2.getStructuringElement(shape,ksize[,anchor])

shape形狀類型

類型說明

cv2.MORPH_RECT 矩形結構。元素皆為1

cv2.MORPH_CROSS 十字形元素。對角線元素值都是1

cv2.MORPH_ELLIPSE 橢圓形結構元素

#8.13 核函數

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('sun.jpg')

k1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(59,59))

k2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(59,59))

k3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(59,59))

r1 = cv2.dilate(img,k1)

r2 = cv2.dilate(img,k2)

r3 = cv2.dilate(img,k3)

cv2.imshow('r1',r1)

cv2.imshow('r2',r2)

cv2.imshow('r3',r3)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

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給你顆紅心，願你元氣滿滿事事順心 *＊*(≧▽≦)/*＊*看更多我要大聲說38分前

類型	說明
cv2.MORPH_RECT	矩形結構。元素皆為1
cv2.MORPH_CROSS	十字形元素。對角線元素值都是1
cv2.MORPH_ELLIPSE	橢圓形結構元素