小轮廓变大轮廓morphologyEx

最新推荐文章于 2024-11-19 08:16:31 发布

DLANDML

最新推荐文章于 2024-11-19 08:16:31 发布

阅读量7.4w

点赞数

分类专栏：图像处理算法文章标签：计算机视觉 python 日志

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/l641208111/article/details/121526537

版权

图像处理算法专栏收录该内容

31 篇文章

订阅专栏

本文介绍了OpenCV中的morphologyEx()函数，用于执行形态学变换，包括开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽。通过示例代码展示了如何使用结构元素对二值图像进行闭运算，以消除小黑洞，并找到图像中的最大轮廓并绘制出边界框。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

openvc中morphologyEx（）函数是一种形态学变化函数。数学形态学可以理解为一种滤波行为，因此也称为形态学滤波。滤波中用到的滤波器(kernal)，在形态学中称为结构元素。结构元素往往是由一个特殊的形状构成,如线条、矩形、圆等。

开运算(open)：先腐蚀后膨胀的过程。开运算可以用来消除小黑点，在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。

闭运算(close)：先膨胀后腐蚀的过程。闭运算可以用来排除小黑洞。

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。

顶帽(top-hat)：将突出比原轮廓亮的部分。

黑帽(black-hat)：将突出比原轮廓暗的部分。

代码举例：

    mask = cv2.inRange(image_hsv,lower_hsv,upper_hsv)

    # getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素

    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(11,11))

    # morphologyEx 形态学变化函数

    mask = cv2.morphologyEx(mask,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)

mport cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('test.png')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

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

closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)

x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)

cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (255,255,0), 1)

cv2.imshow('img', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

参考：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38796384/article/details/85008766

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36079903/article/details/114360039

https://www.freesion.com/article/3798512773/