数字图像处理第九章-形态学图像处理

目录

9.1腐蚀和膨胀

腐蚀：

膨胀：

9.2开操作与闭操作

开操作

闭操作

9.3击中或击不中变换

9.4形态学算法

9.4.1边界提取

9.4.2孔洞填充

9.4.3连通分量的提取

9.5灰度级形态学

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9.1腐蚀和膨胀

作为Z²中的集合A和B,表示为AOB的B对A的腐蚀义为：

                                        ​​​​​​​        

腐蚀：

下面是关于图像腐蚀的实验代码及结果：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('fushi.png')

cv2.imshow('fushi', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 创建结构元素 (15x15 方框形)
kernel = np.ones((15, 15), dtype=np.uint8)
# 执行腐蚀操作
eroded = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

# 显示结果
cv2.imshow('Eroded Image', eroded)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原图像为：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

当构建元素为11*11时：                                              当构建元素为15*15时：

                

A和B是Z²中的集合，表示为A田B的B对A的膨胀定义为：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

膨胀：

下面是关于图像腐蚀的实验代码及结果：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('fushi.png')
# 膨胀操作
kernel = np.ones((20,20),np.uint8)
dige_dilate = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)

cv2.imshow('dilate', dige_dilate)
cv2.waitKey(0)