图像形态学基本运算(形态学上的图像顶帽运算和黑帽运算是什么)
图像形态学基本运算(形态学上的图像顶帽运算和黑帽运算是什么)顶帽运算(img) = 原始图像(img) - 开运算(img) 图像顶帽(或图像礼帽)运算是原始图像减去图像开运算的结果,得到图像的噪声。如下图所示:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像顶帽运算和图像黑帽运算,基础性知识希望对您有所帮助。1.图像顶帽运算2.图像黑帽运算1.基本原理
作者 | 杨秀璋
责编 | 夕颜
出品 | CSDN博客
数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括:腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像顶帽运算和图像黑帽运算,基础性知识希望对您有所帮助。
1.图像顶帽运算2.图像黑帽运算
图像顶帽运算1.基本原理
图像顶帽(或图像礼帽)运算是原始图像减去图像开运算的结果,得到图像的噪声。如下图所示:
顶帽运算(img) = 原始图像(img) - 开运算(img)
2.函数原型
图像开运算主要使用的函数morphologyEx,它是形态学扩展的一组函数,其参数cv2.MORPH_TOPHAT对应开运算。其原型如下:
dst = cv2.morphologyEx(src cv2.MORPH_TOPHAT kernel)
参数dst表示处理的结果,src表示原图像,cv2.MORPH_TOPHAT表示顶帽运算,kernel表示卷积核。下图表示5*5的卷积核,可以采用函数 np.ones((5 5) np.uint8) 构建。
卷积如下图所示:
3.代码实现
完整代码如下所示:
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取图片
src = cv2.imread('test01.png' cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5 5) np.uint8)
#图像顶帽运算
result = cv2.morphologyEx(src cv2.MORPH_TOPHAT kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src" src)
cv2.imshow("result" result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows
输出结果如下图所示,可以看到外部噪声被提取出来。
如果想获取更多的细节,可以将卷积设置为10*10,如下图所示:
kernel = np.ones((10 10) np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src cv2.MORPH_TOPHAT kernel)
图像黑帽运算
1.基本原理
图像黑帽运算是图像闭运算操作减去原始图像的结果,得到图像内部的小孔,或者前景色中的小黑点。如下图所示:
黑帽运算(img) = 闭运算图像(img) - 原始图像(img)
2.函数原型
图像开运算主要使用的函数morphologyEx,它是形态学扩展的一组函数,其参数cv2.MORPH_BLACKHAT对应开运算。其原型如下:
dst = cv2.morphologyEx(src cv2.MORPH_BLACKHAT kernel)
参数dst表示处理的结果,src表示原图像,cv2.MORPH_BLACKHAT表示黑帽运算,kernel表示卷积核。下图表示5*5的卷积核,可以采用函数 np.ones((5 5) np.uint8) 构建。
3.代码实现
完整代码如下所示:
#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取图片
src = cv2.imread('test02.png' cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5 5) np.uint8)
#图像黑帽运算
result = cv2.morphologyEx(src cv2.MORPH_BLACKHAT kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src" src)
cv2.imshow("result" result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows
输出结果如下图所示,可以看到图像内部黑点被提取出来。
但内部比较大的四个黑点没有被提取,如果想获取更多的细节,可以将卷积设置为10*10,如下图所示:
kernel = np.ones((10 10) np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(src cv2.MORPH_BLACKHAT kernel)
原文链接:https://0x9.me/vC3mK