1 圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算

在Python OpenCV圖像處理之圖像濾波特效詳解中我們將圖像濾波進(jìn)行了以下分類：

鄰域?yàn)V波

• 線性濾波
• 非線性濾波

頻域?yàn)V波

• 低通濾波
• 高通濾波

在非線性濾波中，之前只介紹了中值濾波，事實(shí)上，還有一類非常常用的非線性濾波方法，稱為圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算(Morphological operations)。

圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算是一類基于圖像形狀運(yùn)算的非線性濾波技術(shù)，其基本思想是利用一些特殊的結(jié)構(gòu)元來(lái)測(cè)量或提取圖像中相應(yīng)的形狀和特征，以便進(jìn)一步進(jìn)行圖像分析和處理。這里結(jié)構(gòu)元素就相當(dāng)于我們?cè)跒V波中所涉及到的模板——一個(gè)給定像素的矩陣，這個(gè)矩陣形狀可以任意，但一般是正方形。

接下來(lái)，我們分析一下幾種經(jīng)典的圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算算法，再編程測(cè)試一下~

2 腐蝕

腐蝕就是用局部灰度最小值代替目標(biāo)像素值實(shí)現(xiàn)對(duì)高亮區(qū)域的腐蝕。

舉個(gè)例子，有這樣一張圖像和這樣一個(gè)結(jié)構(gòu)元素，其中結(jié)構(gòu)元素的藍(lán)色方塊表示的是模板原點(diǎn)。

下面我們開(kāi)始遍歷這張圖像，到下圖這個(gè)位置的時(shí)候，模板內(nèi)灰度最小值是灰色方格的像素，因此替換掉模板原點(diǎn)中藍(lán)色方格處的像素為灰色(原本為白色，被腐蝕了)

就這樣遍歷完這張圖像得到

3 膨脹

膨脹就是用局部灰度最大值代替目標(biāo)像素值實(shí)現(xiàn)對(duì)高亮區(qū)域的膨脹。

和腐蝕類似，遍歷這張圖像，到下圖這個(gè)位置的時(shí)候，模板內(nèi)灰度最大值是白色方格的像素，因此替換掉模板原點(diǎn)中藍(lán)色方格處的像素為白色(原本為灰色，膨脹了)

就這樣遍歷完這張圖像得到膨脹的最終結(jié)果為

上個(gè)實(shí)物圖感受下腐蝕和膨脹的效果

4 開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算

理解了圖像腐蝕與膨脹，那么開(kāi)閉運(yùn)算就很容易了

• 開(kāi)運(yùn)算(Opening)：先腐蝕再膨脹
• 閉運(yùn)算(Closing)：先膨脹再腐蝕

開(kāi)運(yùn)算能夠除有效去除孤立點(diǎn)、毛刺和小橋；閉運(yùn)算能夠填平小孔，彌合縫隙。

上圖假設(shè)灰色區(qū)域?yàn)楦吡痢?/p>

5 頂帽運(yùn)算與底帽運(yùn)算

頂帽運(yùn)算與底帽運(yùn)算是用于表征開(kāi)閉運(yùn)算與原圖像間差異的運(yùn)算，類似邊緣檢測(cè)的梯度差

• 圖像頂帽運(yùn)算：表征原圖像與開(kāi)運(yùn)算得到的圖像之間的區(qū)別
• 圖像底帽運(yùn)算：表征原圖像與閉運(yùn)算得到的圖像之間的區(qū)別

6 惡魔與天使

先看看原圖，一對(duì)可愛(ài)的貓咪

進(jìn)行腐蝕操作，首先創(chuàng)建結(jié)構(gòu)元

int eSize = 3;  //結(jié)構(gòu)元尺寸
int s = eSize * 2 + 1;
Mat structureElement = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(s, s), Point(-1, -1)); 

接著用結(jié)構(gòu)元遍歷原圖，OpenCV有封裝好的API，直接調(diào)用即可

erode(src, dst, structureElement);
imshow("腐蝕操作后：", dst);

得到腐蝕后的圖像如下所示，眼睛空洞洞的，有點(diǎn)恐怖片內(nèi)味了，這還是原來(lái)那兩只貓嗎？

膨脹操作類似于腐蝕，也有OpenCV封裝好的API

dilate(srcImg, dstImg, structureElement, Point(-1, -1), 1);
imshow("膨脹操作后：", dstImg);

膨脹出來(lái)的小貓就顯得輕松很多，感覺(jué)升華了。

今后要是想有一張照片創(chuàng)造光與影、正與邪、天使與惡魔兩種反差，可以考慮采用圖像腐蝕和膨脹操作。

到此這篇關(guān)于Python實(shí)例解析圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算技術(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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