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Python OpenCV 图像开闭操作,图像处理取经之旅第 39 篇

发布于: 2 小时前

Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 39 篇。

基础知识铺垫

图像的开闭操作都是形态学重要的操作之一,它们是基于腐蚀和膨胀操作组合而形成的,可用于二值图或灰度图。

开闭操作

由于这两个操作及其相似,我们直接合在一起进行说明。


开操作 = 先腐蚀,再膨胀,作用:消除图像中的小物体,分离物体。删除二值图像中小的干扰块,降低图像二值化之后噪点过多的问题。总结下来就是:消除图像中小的干扰区域。


比操作 = 先膨胀,再腐蚀,作用:填充前景物体中的小洞,抹去前景物体上的小黑点。总结下来就是:填充小的封闭区域。

函数原型

开闭操作的函数原型如下:


dst = cv2.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])
复制代码


参数说明如下:


  • src:待操作的图片;

  • op:开闭操作选择;

  • kernerl:该参数在滤波中叫做滤波器(kernal),在形态学中称为结构元素,结构元素是由一个特殊的形状构成,如线条、矩形、圆等。


参数 op 的取值:


  • cv2.MORPH_OPEN:开运算(open);

  • cv2.MORPH_CLOSE:闭运算(close);

  • cv2.MORPH_GRADIENT :形态学梯度(morph-grad),可以突出团块(blob)的边缘,保留物体的边缘轮廓;

  • cv2.MORPH_TOPHAT:顶帽(top-hat),将突出比原轮廓亮的部分;

  • cv2.MORPH_BLACKHAT:黑帽(black-hat),将突出比原轮廓暗的部分。


接下来看一下测试代码吧:


import cv2 as cvimport numpy as np
# 开操作def open(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5)) dst = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel) cv.imshow("open", dst)
# 闭操作def close(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5)) dst = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_CLOSE, kernel) cv.imshow("close", dst)

src = cv.imread("./font.png")
cv.imshow("src", src)open(src)close(src)
cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()
复制代码


运行效果如下,注意由于图片前景色为黑色,所以在获取二值图像的时候,用的参数为 cv.THRESH_BINARY_INV



如果你希望效果更加明显,可以在原始图片中增加一些噪点,然后使用开操作,可以进行去除。


例如实现下述效果,可以修改开操作中卷积核大小实现。


# 开操作def open(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (13, 13)) dst = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel) cv.imshow("open", dst)
复制代码



如果将开闭操作直接作用于彩色图像,可以得到油画般的效果,具体如下:


# 开操作def open(image):
# gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) # ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (11, 11)) dst = cv.morphologyEx(image, cv.MORPH_OPEN, kernel) cv.imshow("open", dst)
复制代码



开操作对于彩色图而言,将一些小的偏白色区域用周围的颜色进行填补,整体的图像也会模糊化。


开闭运算的原理再稍微总结一下:开运算,扩大黑色区域,减小白色区域,比运算,减小黑色区域,扩大白色区域。

橡皮擦的小节

希望今天的 1 个小时你有所收获,我们下篇博客见~


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爬虫 100 例作者,蓝桥签约作者,博客专家 2021.02.06 加入

6 年产品经理+教学经验,3 年互联网项目管理经验; 互联网资深爱好者; 沉迷各种技术无法自拔,导致年龄被困在 25 岁; CSDN 爬虫 100 例作者。 个人公众号“梦想橡皮擦”。

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