python + opencv图像处理——开闭操作

开操作（open）

1、图像形态学的主要操作之一，基于膨胀与腐蚀操作组合而成；
2、主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可；
3、开操作=膨胀+腐蚀，输入图像+结构元素；
可消除图像中小的干扰区域

闭操作（close）

1、图像形态学的主要操作之一，基于膨胀与腐蚀操作组合而成；
2、主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可；
3、闭操作=膨胀+腐蚀，输入图像+结构元素；
可填充小的封闭区域

开闭操作的作用

去除小的干扰；
填充闭合区域；
水平或垂直线提取；

from matplotlib import pyplot as plt 
from cv2 import cv2 as cv
import numpy as np 

#开操作 可消除图像中小的干扰区域
def open_demo(image):
    print(image.shape)
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary",binary)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5))
    #改成（15，1）就变成提取长条形，开操作  水平
    #改成（1，15）就变成提取竖直的，开操作  垂直
    #去噪，看噪声线条的大小（3，3）
    result = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
    cv.imshow("open_result",result)

#闭操作    可填充小的封闭区域
def close_demo(image):
    print(image.shape)
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary",binary)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5))
    result = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_CLOSE,kernel)
    cv.imshow("close_result",result)



if __name__ == "__main__":
    filepath = "C:\\pictures\\others\\cat.jpg"
    img = cv.imread(filepath)       # blue green red
    cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv.imshow("input image",img)

    open_demo(img)
    close_demo(img)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

图像结果如下：