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這篇文章給大家介紹怎么在python中利用OpenCV實(shí)現(xiàn)一個(gè)膨脹與腐蝕功能,內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對(duì)大家能有所幫助。
膨脹(Dilating) (或)
(1)將圖像 A 與任意形狀的內(nèi)核 (B),通常為正方形或圓形,進(jìn)行卷積。
(2)內(nèi)核 B 有一個(gè)可定義的 錨點(diǎn), 通常定義為內(nèi)核中心點(diǎn)。
(3)進(jìn)行膨脹操作時(shí),將內(nèi)核 B 劃過(guò)圖像A,將內(nèi)核 B 覆蓋區(qū)域的最大相素值提取,并代替錨點(diǎn)位置的相素。顯然,這一最大化操作將會(huì)導(dǎo)致圖像中的亮區(qū)開始”擴(kuò)展” (因此有了術(shù)語(yǔ)膨脹 dilation )。
以3*3的內(nèi)核為例:
腐蝕(Eroding) (與)
(1)腐蝕在形態(tài)學(xué)操作家族里是膨脹操作的孿生姐妹。它提取的是內(nèi)核覆蓋下的相素最小值。
(2)進(jìn)行腐蝕操作時(shí),將內(nèi)核 B 劃過(guò)圖像,將內(nèi)核 B 覆蓋區(qū)域的最小相素值提取,并代替錨點(diǎn)位置的相素。
值得注意的是:腐蝕和膨脹是對(duì)白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分。 膨脹就是圖像中的高亮部分進(jìn)行膨脹,“鄰域擴(kuò)張”,效果圖擁有比原圖更大的高亮區(qū)域。腐蝕就是原圖中高亮部分被腐蝕,“鄰域被蠶食”,效果圖擁有比原圖更小的高亮區(qū)域。
源代碼:
import cv2 as cv import numpy as np def erode_demo(image): # print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) #cv.imshow("binary", binary) kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15))#定義結(jié)構(gòu)元素的形狀和大小 dst = cv.erode(binary, kernel)#腐蝕操作 cv.imshow("erode_demo", dst) def dilate_demo(image): #print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) #cv.imshow("binary", binary) kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5))#定義結(jié)構(gòu)元素的形狀和大小 dst = cv.dilate(binary, kernel)#膨脹操作 cv.imshow("dilate_demo", dst) src = cv.imread("F:/images/test01.png") cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input image", src) erode_demo(src) dilate_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
關(guān)于怎么在python中利用OpenCV實(shí)現(xiàn)一個(gè)膨脹與腐蝕功能就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。
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