Python+OpenCV圖像處理之開閉操作

開操作：圖像形態學的重要操縱之一，基於膨脹與腐蝕操作組合形成的；主要是應用在二值圖像分析中，灰度圖像亦可

開操作 = 腐蝕+膨脹 ，輸入圖像 + 結構元素

作用：用來消除小物體、平滑較大物體的邊界的同時並不明顯改變其面積，提取水平或豎直的線

閉操作：圖像形態學的重要操縱之一，基於膨脹與腐蝕操作組合形成的；主要是應用在二值圖像分析中，灰度圖像亦可

閉操作 = 膨脹+腐蝕 ，輸入圖像 + 結構元素

作用：用來填充物體內細小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時並不明顯改變其面積

python實現

import cv2


def open_demo(image):
    print(image.shape)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow("binary", binary)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
    binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    cv2.imshow("open result", binary)


def close_demo(image):
    print(image.shape)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    cv2.imshow("binary", binary)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
    binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    cv2.imshow("close result", binary)


if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread("image/open.jpg")
    cv2.namedWindow("input image",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.imshow("input image", img)
    open_demo(img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

開操作結果，盡量保留其他結構元素不變，消除小物體

 

當我們改變內核的大小，就能達到不同的效果，比如我們設置ksize=（15，1），就可以提取圖像中的水平直線

 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15, 1))
 binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

同理，我們讓ksize=（1，15），就可以提取圖像中的垂直直線。結果如下

閉操作結果，填充封閉區域，其他保持不變

當我們改變內核的形狀，也能達到不同的效果，比如提取圖像中的圓

 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
 binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

結果如下

src參數：輸入圖像

op參數：操作類型

　　MORTH_OPEN                函數做開運算

　　MORTH_CLOSE              函數做閉運算

　　MORTH_GRADIENT       函數做形態學梯度運算

　　MORTH_TOPHAT            函數做頂帽運算

　　MORTH_BLACKHAT       函數做黑帽運算

　　MORTH_DILATE              函數做膨脹運算

　　MORTH_ERODE             函數做腐蝕運算

kernel參數 ：內核類型，用getStructuringElement函數得到