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Python OpenCV學(xué)習(xí)之圖像形態(tài)學(xué)

 更新時(shí)間:2022年01月12日 10:06:30   作者:一個(gè)熱愛學(xué)習(xí)的深度渣渣  
形態(tài)學(xué)處理方法是基于對(duì)二進(jìn)制圖像進(jìn)行處理的,卷積核決定圖像處理后的效果。本文將為大家詳細(xì)介紹一下OpenCV中的圖像形態(tài)學(xué),感興趣的可以了解一下

背景

形態(tài)學(xué)處理方法是基于對(duì)二進(jìn)制圖像進(jìn)行處理的,卷積核決定圖像處理后的效果;形態(tài)學(xué)的處理哦本質(zhì)上相當(dāng)于對(duì)圖像做前處理,提取出有用的特征,以便后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別等任務(wù);

一、圖像二值化

定義:將圖像的每個(gè)像素變成兩種值,如0和255;

全局二值化的函數(shù)原型:

threshold(img,thresh,maxVal,type)

  • img:最好是灰度圖像
  • thresh:閾值
  • maxVal:超過閾值,替換為maxVal
  • type:有幾種類型,THRESH_BINARY為二值化的類型

案例代碼:

img = cv2.imread('1.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, dst = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

關(guān)于type類型,可查看下圖:

二、自適應(yīng)閾值

解決的問題:由于光照不均勻以及陰影的存在,只有一個(gè)閾值會(huì)使得在陰影處的白色被二值化成黑色;

若采用全局二值化,在有陰影的圖片中,陰影信息會(huì)丟失,如下圖:

當(dāng)閾值設(shè)置較高時(shí),會(huì)出現(xiàn)部分陰影信息丟失,如果需要不斷嘗試找到合適閾值是一件耗時(shí)的事情,因此就有了自適應(yīng)閾值的方法;

自適應(yīng)閾值函數(shù)原型:

adaptiveThreshold(img,maxVal,adaptiveMethod,,type,blockSize, C)

  • adaptiveMethod:計(jì)算閾值的方法;
  • blockSize:鄰近區(qū)域的大??;
  • C:常量,應(yīng)從計(jì)算出的平均值或加權(quán)平均值中減去,一般設(shè)置為0;

計(jì)算閾值主要有兩種兩種方法:

① ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:計(jì)算鄰近區(qū)域的平均值;(根據(jù)blockSize大小做平均濾波)

② ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:高斯窗口加權(quán)平均值;(根據(jù)blockSize大小做高斯濾波)

代碼案例:

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

dst = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 0)
cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

可以看出,雖然信息成功提取出來,但背景的噪點(diǎn)過多,后續(xù)會(huì)加以處理;

三、腐蝕

本質(zhì)卷積核的值全為1,可通過下圖簡(jiǎn)單理解其原理:

函數(shù)原型:

erode(img,kernel,iterations=1)

iterations:執(zhí)行的次數(shù);

代碼案例:

img = cv2.imread('./j.png')
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

dst = cv2.erode(img, kernel, 1)
cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

上圖為腐蝕后的結(jié)果,明顯白色區(qū)域變小了,如果增大卷積核或增加腐蝕次數(shù)會(huì)使得腐蝕效果更明顯;

四、卷積核獲取

函數(shù)原型:

getStructuringElement(type,size)

size一般設(shè)置成(3,3)或(5,5)這樣;

type類型:

MORPH_RECT:矩形形狀的卷積核;

MORPH_ELLIPSE:橢圓形狀卷積核;

MORPH_CROSS:十字架形狀卷積核;

腐蝕中的全為1的卷積核可以通過這個(gè)函數(shù)構(gòu)造:

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

相比于用numpy構(gòu)造更好;

五、膨脹

膨脹和腐蝕相反,其原理是卷積核中間不為0,則整個(gè)卷積核區(qū)域的值都為1,如下圖:

函數(shù)原型:

dilate(img,kernel,iterations=1)

代碼案例:

img = cv2.imread('./j.png')
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)

dst = cv2.dilate(img, kernel, 1)
cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

本次采用7x7的卷積核,所以效果會(huì)比較明顯一些;

六、開運(yùn)算

本質(zhì):先腐蝕,后膨脹;

函數(shù)原型:

morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel)

代碼案例:

img = cv2.imread('./dotj.png')
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))

dst = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

從圖中可看出,開運(yùn)算很好的解決了小的噪點(diǎn),也就是背景噪點(diǎn)去除;

七、閉運(yùn)算

本質(zhì):先膨脹,后腐蝕;

函數(shù)原型等同于開運(yùn)算,其中的類型進(jìn)行修改即可;

代碼案例:

img = cv2.imread('./dotinj.png')
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))

dst = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

中間還是有一些噪點(diǎn)沒有完全消除,可以調(diào)整卷積核大小,將卷積核調(diào)大,可以得到更好的效果;

八、形態(tài)學(xué)梯度

本質(zhì):梯度 = 原圖 - 腐蝕

函數(shù)還是morphologyEx,其中類型為MORPH_GRADIENT;

代碼案例:

img = cv2.imread('./j.png')
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

dst = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

可以看出來腐蝕的部分,也相當(dāng)于提取了邊緣;

九、頂帽運(yùn)算

本質(zhì):頂帽 = 原圖 - 開運(yùn)算

函數(shù)還是morphologyEx,其中類型為MORPH_TOPHAT;

代碼案例:

img = cv2.imread('./tophat.png')
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (19, 19))

dst = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

十、黑帽運(yùn)算

本質(zhì):黑帽 = 原圖 - 閉運(yùn)算

函數(shù)還是morphologyEx,其中類型為MORPH_BLACKHAT;

代碼案例:

img = cv2.imread('./dotinj.png')
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))

dst = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

cv2.imshow('org', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

總結(jié)

開運(yùn)算:先腐蝕再膨脹,去除大圖形外的小圖形;

閉運(yùn)算:先膨脹再腐蝕,去除大圖形內(nèi)的小圖形;

梯度:求圖形的邊緣;

頂帽:原圖減開運(yùn)算,得到大圖形外的小圖形;

黑帽:原圖減閉運(yùn)算,得到大圖形內(nèi)的小圖形;

以上就是Python OpenCV學(xué)習(xí)之圖像形態(tài)學(xué)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python OpenCV圖像形態(tài)學(xué)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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