opencv-python 形态学之开闭运算、形态学梯度、图像顶帽和黑帽运算

最新推荐文章于 2024-10-16 20:00:00 发布

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分类专栏： opencv-python 文章标签：形态学开闭运算形态学梯度图像顶帽黑帽运算

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43990954/article/details/102916229

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该博客详细介绍了opencv-python中形态学的操作，包括开运算、闭运算、形态学梯度、图像顶帽和黑帽运算。通过这些操作，可以处理图像的噪声，突出轮廓，以及检测图像内部的小孔和小黑点。

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opencv-python 形态学之开闭运算、形态学梯度、图像顶帽和黑帽运算

形态学的高级形态，建立在腐蚀和膨胀这两个基本操作之上

一. 图像开运算

图像开运算是图像依次经过腐蚀、膨胀处理后的过程。

开运算主要使用的函数morphologyEx，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_OPEN对应开运算。其原型如下： dst
= cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_OPEN, kernel) dst表示处理的结果 src表示原图像 cv2.MORPH_OPEN表示开运算， Kernel表示卷积核。可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8)
构建。或cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))

# coding:utf-8
import cv2
import numpy as np
image= cv2.imread('./data/wb2.png') 
window_name="MORPH_OPEN"
orgname="原图：".encode("gbk").decode(errors="ignore")
def callBack_func(r):
	kernel= cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(2*r+1,2*r+1))
	dst=cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel);  

	cv2.imshow(window_name,dst); 
cv2.imshow(orgname , image)
cv2.namedWindow(window_name);
cv2.createTrackbar('kernel', window_name, 1,20, callBack_func);
cv2.waitKey(0);