Opencv图像分割与提取（1）

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#二值化处理

mport cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('coins.jpg')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) plt.imshow(thresh, cmap='gray')

plt.show()

#移除噪声

  先使用开运算去除图像中的细小白色噪点，然后通过腐蚀运算移除边界像素，得到的图像中的白色区域肯定是真实前景，即靠近硬币中心的区域；膨胀运算使得一部分背景成为了物体到的边界，得到的图像中的黑色区域肯定是真实背景，即远离硬币的区域。剩下的区域（硬币的边界附近）还不能确定是前景还是背景。可通过膨胀图减去腐蚀图得到，下图中的白色部分为不确定区域

#开运算

#读取模板图片

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))

opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

plt.imshow(opening, cmap='gray')

plt.show()