Python 图像处理丨图像腐蚀与图像膨胀
本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀》,作者: eastmount 。
本篇文章主要讲解 Python 调用 OpenCV 实现图像腐蚀和图像膨胀的算法,基础性知识希望对您有所帮助。
1.基础理论
2.图像腐蚀代码实现
3.图像膨胀代码实现
一. 基础知识
(注:该部分参考作者论文《一种改进的 Sobel 算子及区域择优的身份证智能识别方法》)
图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(侵蚀)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于"领域扩张",将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大;腐蚀类似于"领域被蚕食",将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。
1.图像膨胀
膨胀的运算符是"⊕",其定义如下:

该公式表示用 B 来对图像 A 进行膨胀处理,其中 B 是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板 B 与图像 A 进行卷积计算,扫描图像中的每一个像素点,用模板元素与二值图像元素做"与"运算,如果都为 0,那么目标像素点为 0,否则为 1。从而计算 B 覆盖区域的像素点最大值,并用该值替换参考点的像素值实现膨胀。下图是将左边的原始图像 A 膨胀处理为右边的效果图 A⊕B。
处理结果如下图所示:

2.图像腐蚀
腐蚀的运算符是"-",其定义如下:

该公式表示图像 A 用卷积模板 B 来进行腐蚀处理,通过模板 B 与图像 A 进行卷积计算,得出 B 覆盖区域的像素点最小值,并用这个最小值来替代参考点的像素值。如图所示,将左边的原始图像 A 腐蚀处理为右边的效果图 A-B。

处理结果如下图所示:

二. 图像腐蚀代码实现
1.基础理论
形态学转换主要针对的是二值图像(0 或 1)。图像腐蚀类似于"领域被蚕食",将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。其主要包括两个输入对象:
二值图像
卷积核
卷积核是腐蚀中的关键数组,采用 numpy 库可以生成。卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像,如下图所示:

被扫描到的原始图像中的像素点,只有当卷积核对应的元素值均为 1 时,其值才为 1,否则其值修改为 0。换句话说,遍历到的黄色点位置,其周围全部是白色,保留白色,否则变为黑色,图像腐蚀变小。

2.函数原型
图像腐蚀主要使用的函数为 erode,其原型如下:
dst = cv2.erode(src, kernel, iterations)
参数 dst 表示处理的结果,src 表示原图像,kernel 表示卷积核,iterations 表示迭代次数。下图表示 5*5 的卷积核,可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

注意:迭代次数默认是 1,表示进行一次腐蚀,也可以根据需要进行多次迭代,进行多次腐蚀。
3.代码实现
完整代码如下所示:
输出结果如下图所示:

由图可见,干扰的细线被进行了清洗,但仍然有些轮廓,此时可设置迭代次数进行腐蚀。
侵蚀 = cv2.erode(src, kernel,iterations=9)
输出结果如下图所示:

三. 图像膨胀代码实现
1.基础理论
图像膨胀是腐蚀操作的逆操作,类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大,线条变粗了,主要用于去噪。
(1) 图像被腐蚀后,去除了噪声,但是会压缩图像。
(2) 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并且保持原有形状。

它也包括两个输入对象:
(1)二值图像或原始图像
(2)卷积核
卷积核是腐蚀中的关键数组,采用 numpy 库可以生成。卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像,如下图所示:

被扫描到的原始图像中的像素点,当卷积核对应的元素值只要有一个为 1 时,其值就为 1,否则为 0。
2.函数原型
图像膨胀主要使用的函数为 dilate,其原型如下:
dst = cv2.dilate(src, kernel, iterations)
参数 dst 表示处理的结果,src 表示原图像,kernel 表示卷积核,iterations 表示迭代次数。下图表示 5*5 的卷积核,可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

注意:迭代次数默认是 1,表示进行一次膨胀,也可以根据需要进行多次迭代,进行多次膨胀。通常进行 1 次膨胀即可。
3.代码实现
完整代码如下所示:
输出结果如下所示:

图像去噪通常需要先腐蚀后膨胀,这又称为开运算,下篇文章将详细介绍。如下图所示:
erosion = cv2.erode(src, kernel)
结果 = cv2.扩张(侵蚀,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》。
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版权声明: 本文为 InfoQ 作者【华为云开发者联盟】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/87f11cde503ca120efc122ca2】。文章转载请联系作者。
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