OpenCV学习12-形态学转换

# coding:utf-8
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形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，
一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是
腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。

腐蚀
就像土壤侵蚀一样，这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉（但是前景仍然是白色）。这是怎么做到的呢？
卷积核沿着图像滑动，如果与卷积核对应的原图像的所有像素值都是 1，那么中心元素就保持原来的像素
值，否则就变为零。这会产生什么影响呢？根据卷积核的大小靠近前景的所有像素都会被腐蚀掉（变为0），
所以前景物体会变小，整幅图像的白色区域会减少。这对于去除白噪声很有用，也可以用来断开两个连在
一块的物体等。

膨胀
与腐蚀相反，与卷积核对应的原图像的像素值中只要有一个是 1，中心元素的像素值就是 1。所以这个操
作会增加图像中的白色区域（前景）。一般在去噪声时先用腐蚀再用膨胀。因为腐蚀在去掉白噪声的同时，
也会使前景对象变小。所以我们再对他进行膨胀。这时噪声已经被去除了，不会再回来了，但是前景还在
并会增加。膨胀也可以用来连接两个分开的物体。

开运算
先进性腐蚀再进行膨胀就叫做开运算。就像我们上面介绍的那样，它被用来去除噪声。这里我们用到的函
数是 cv2.morphologyEx()。

闭运算
先膨胀再腐蚀。它经常被用来填充前景物体中的小洞，或者前景物体上的小黑点。

形态学梯度
其实就是一幅图像膨胀与腐蚀的差别。结果看上去就像前景物体的轮廓。

礼帽
原始图像与进行开运算之后得到的图像的差。下面的例子是用一个 9x9 的核进行礼帽操作的结果。

黑帽
进行闭运算之后得到的图像与原始图像的差。
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import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
#设置中文字体
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

img = cv.imread('j.png',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

#原图
plt.subplot(231),plt.imshow(img),plt.title(u'原图')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

#腐蚀
erosion = cv.erode(img,kernel,iterations = 1)
plt.subplot(232),plt.imshow(erosion),plt.title(u'腐蚀')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

#膨胀
dilation = cv.dilate(img,kernel,iterations = 1)
plt.subplot(233),plt.imshow(dilation),plt.title(u'膨胀')
plt.xticks([]), plt.yticks([])


#形态学梯度
gradient = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_GRADIENT, kernel)
plt.subplot(234),plt.imshow(gradient),plt.title(u'形态学梯度')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

#礼帽
kernel = np.ones((9,9),np.uint8)
tophat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_TOPHAT, kernel)
plt.subplot(235),plt.imshow(tophat),plt.title(u'礼帽')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

#黑帽
blackhat = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)
plt.subplot(236),plt.imshow(blackhat),plt.title(u'黑帽')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

img_open = cv.imread('j-open.png',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
#原图
plt.subplot(121),plt.imshow(img_open),plt.title(u'原图')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

#开运算
opening = cv.morphologyEx(img_open, cv.MORPH_OPEN, kernel)
plt.subplot(122),plt.imshow(opening),plt.title(u'开运算')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

img_open = cv.imread('j-open.png',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
#原图
plt.subplot(121),plt.imshow(img_open),plt.title(u'原图')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

#开运算
opening = cv.morphologyEx(img_open, cv.MORPH_OPEN, kernel)
plt.subplot(122),plt.imshow(opening),plt.title(u'开运算')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

img_close = cv.imread('j-close.png',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
#原图
plt.subplot(121),plt.imshow(img_close),plt.title(u'原图')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

#开运算
closeing = cv.morphologyEx(img_close, cv.MORPH_OPEN, kernel)
plt.subplot(122),plt.imshow(closeing),plt.title(u'闭运算')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

结构化元素
在前面的例子中我们使用 Numpy 构建了结构化元素，它是正方形的。但有时我们需要构建一个椭圆形/圆形的核。
为了实现这种要求，提供了 OpenCV函数 cv2.getStructuringElement()。你只需要告诉他你需要的核的形状和大小。
# Rectangular Kernel
>>> cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
array([[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1]], dtype=uint8)
# Elliptical Kernel
>>> cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
array([[0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 0]], dtype=uint8)
# Cross-shaped Kernel
>>> cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(5,5))
array([[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0]], dtype=uint8)