快捷導(dǎo)航

opencv形態(tài)學(xué)中的孔洞填充詳細(xì)圖解

更新時(shí)間：2022年10月18日 09:52:20 作者：Henry_zs

我們?cè)谶M(jìn)行圖像分割后，分割結(jié)果有時(shí)會(huì)有一些小孔洞，如圖1所示，其中黑白兩色表示兩種不同的類別。一般情況下，這些孔洞屬于錯(cuò)分情況，為了優(yōu)化結(jié)果，我們通常對(duì)這些孔洞進(jìn)行填充。今天我們就用python語(yǔ)言基于OpenCV實(shí)現(xiàn)孔洞填充

1. 原理

孔洞指的是被前景像素點(diǎn)或者說(shuō)感興趣的像素點(diǎn)包圍起來(lái)的區(qū)域，這個(gè)區(qū)域是我們不感興趣的背景區(qū)域。

數(shù)字圖像處理的孔洞填充的公式為：

I 為前景像素，c 為補(bǔ)集

其實(shí)孔洞填充的步驟就是一個(gè)迭代的過(guò)程：

先設(shè)置一個(gè)填充的起始點(diǎn)，需要在孔洞的內(nèi)部。如d圖所示，然后被結(jié)構(gòu)元B（圖c）膨脹。

然后，為了將膨脹的結(jié)果限制在孔洞內(nèi)部，需要和原圖（圖a）的補(bǔ)集（圖b）相交（圖e），因?yàn)槿绻豢刂婆蛎浀慕Y(jié)果的話，那么膨脹會(huì)填充整個(gè)區(qū)域，而膨脹結(jié)果和原圖的補(bǔ)集相交，會(huì)使結(jié)果限制到我們感興趣的區(qū)域內(nèi)部，也就是孔洞。

其次，重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到第k步和第k+1的步驟結(jié)果相同，那么我們可以認(rèn)為孔洞已經(jīng)被填充完畢（圖h）

最后，和原圖相加即可（圖i）

2. 漫水填充算法

注：這里的mask必須為圖像長(zhǎng)寬+2，且類型要是uint8

我們對(duì)下面圖像做孔洞填充

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
def holefill(img):
    img_copy = img.copy()
    mask = np.zeros((img.shape[0]+2,img.shape[1]+2),dtype=np.uint8)
    cv2.floodFill(img,mask,(0,0),255)
    img_inverse = cv2.bitwise_not(img)
    dst = cv2.bitwise_or(img_copy,img_inverse)
    return dst
img = cv2.imread('hole.png',0)
thresh , img = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
img_copy =img.copy()
dst = holefill(img)
cv2.imshow('img',np.hstack((img_copy,dst)))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

處理的結(jié)果為

代碼詳解：

1. 首先將圖像進(jìn)行二值化處理，轉(zhuǎn)為二值圖像

2. 通過(guò)圖像的長(zhǎng)和寬設(shè)置掩膜mask，類型為uint8

3. floodFill 會(huì)對(duì)原圖像進(jìn)行操作，所以事先需要拷貝圖像，將漫水的種子設(shè)為（0，0）也就是圖像的左上角，填充的顏色為255。雖然通過(guò)計(jì)算找到孔洞的位置，然后直接填充就可以，但是這樣比較麻煩，且孔洞較多的時(shí)候不好處理。這里我們將除了前景像素點(diǎn)和孔洞的位置都填充為前景像素點(diǎn)，然后通過(guò)求反就可以得到所有的孔洞的位置

4. 最后將孔洞和原圖相加即可

到此這篇關(guān)于opencv形態(tài)學(xué)中的孔洞填充詳細(xì)圖解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv孔洞填充內(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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