复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 img=cv2.imread('morphology.png',0) img1=cv2.imread('num.jpg',0) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) # erosion = cv2.erode(img, kernel,iterations= 2) # dilation = cv2.dilate(img, kernel,iterations=2) #开运算 可以去除噪声 opening = cv2.morphologyEx(img , cv2.MORPH_OPEN,kernel) #闭运算 先膨胀再腐蚀。它经常被用来填充前景物体中的小洞,或者前景物体上的 #小黑点 #白色的为前景 黑色 的为背景 # closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE,kernel) # #从结果上看是膨胀和腐蚀的差别,也就是前景图像的轮廓 # gradient = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel) # #礼帽 原始图像和开运算之后的图像差 # tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT,kernel) # #闭运算和原始图像的差值 # # blackhat = cv2.morphologyEx(img , cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel) # # cv2.imshow('erode',opening) cv2.waitKey(0)
结构元素cv2.getStructuringElement()
cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
array([[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1]], dtype=uint8)cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
array([[0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 0]], dtype=uint8)
cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(5,5))
array([[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0]], dtype=uint8)
最后
以上就是魁梧鱼最近收集整理的关于基于Python的opencv学习练习(九)形态学 开闭运算的全部内容,更多相关基于Python的opencv学习练习(九)形态学内容请搜索靠谱客的其他文章。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复