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Python 图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

  • 2022 年 7 月 26 日
  • 本文字数:1227 字

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Python图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十.形态学之图像顶帽运算和黑帽运算》,作者: eastmount 。

一. 图像顶帽运算

1.基本原理


图像顶帽(或图像礼帽)运算是原始图像减去图像开运算的结果,得到图像的噪声。如下图所示:

顶帽运算(img) = 原始图像(img) - 开运算(img)


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_TOPHAT 对应开运算。其原型如下:


dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT,内核)


参数 dst 表示处理的结果,src 表示原图像,cv2.MORPH_TOPHAT 表示顶帽运算,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。



卷积如下图所示:


3.代码实现


完整代码如下所示:


#encoding:utf-8import 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)#图像顶帽运算result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)#显示图像cv2.imshow("src", src)cv2.imshow("result", result)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
复制代码


输出结果如下图所示,可以看到外部噪声被提取出来。



如果想获取更多的细节,可以将卷积设置为 10*10,如下图所示:


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


result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT,内核)


二. 图像黑帽运算

1.基本原理


图像黑帽运算是图像闭运算操作减去原始图像的结果,得到图像内部的小孔,或者前景色中的小黑点。如下图所示:


黑帽运算(img) = 闭运算图像(img) - 原始图像(img)


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_BLACKHAT 对应开运算。其原型如下:


dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT,内核)


参数 dst 表示处理的结果,src 表示原图像,cv2.MORPH_BLACKHAT 表示黑帽运算,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。


3.代码实现


完整代码如下所示:


#encoding:utf-8import cv2  import numpy as np  #读取图片src = cv2.imread('test02.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)#设置卷积核kernel = np.ones((5,5), np.uint8)#图像黑帽运算result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)#显示图像cv2.imshow("src", src)cv2.imshow("result", result)#等待显示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
复制代码


输出结果如下图所示,可以看到图像内部黑点被提取出来。



但内部比较大的四个黑点没有被提取,如果想获取更多的细节,可以将卷积设置为 10*10,如下图所示:


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


result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT,内核)



本文摘录自 eastmount X 华为云开发者社区联合出品的电子书《从零到一 • Python图像处理及识别》,点击免费下载电子书。


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发布于: 57 分钟前阅读数: 7
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