OpenCV---其他形态学操作

一:顶帽实现(原图像与开操作图像的差值)

复制代码
import cv2 as cv
import numpy as np

def top_hat_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary",binary)  #这里的二值化图像就可以看作是原图像(注意:基于腐蚀膨胀是可以直接对彩色图像操作的))
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
    dst = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)  #查看开操作图像
    cv.imshow("open_demo",dst)
    dst = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_TOPHAT,kernel)  #查看顶帽图像
    cv.imshow("top_hat_demo",dst)


src = cv.imread("./cir.png")  #读取图片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系

top_hat_demo(src)

cv.waitKey(0)   #等待用户操作,里面等待参数是毫秒,我们填写0,代表是永远,等待用户操作
cv.destroyAllWindows()  #销毁所有窗口
复制代码

二:黑帽实现(原图像与闭操作图像的差值)

复制代码
def black_hat_demo(image):
    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))
    dst = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_CLOSE,kernel)
    cv.imshow("close_demo",dst)
    dst = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_BLACKHAT,kernel)
    cv.imshow("black_hat_demo",dst)
复制代码

 三:图像的梯度

(一)基本梯度(膨胀后的图像与腐蚀后的图像差值)

复制代码
def graditent_demo(image):
    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))
    dst = cv.dilate(binary, kernel)
    cv.imshow("dilate_demo", dst)
    dst = cv.erode(binary, kernel)
    cv.imshow("erode_demo", dst)
    dst = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_GRADIENT,kernel)
    cv.imshow("graditent_demo",dst)
复制代码

(二)内部梯度(原图像减去腐蚀后的图像差值)

复制代码
def graditent_demo(image):
    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))
    erode_dst = cv.erode(binary, kernel)
    cv.imshow("erode_demo", erode_dst)
    dst2 = cv.subtract(dilate_dst,binary)
    cv.imshow("inner graditent",dst1)
复制代码

(三)外部梯度(膨胀后图像与原图差值)

复制代码
def graditent_demo(image):
    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))
    dilate_dst = cv.dilate(binary, kernel)
    cv.imshow("dilate_demo", dilate_dst)
    dst2 = cv.subtract(dilate_dst,binary)
    cv.imshow("outer graditent",dst2)
复制代码

 

作者:山上有风景
欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处。
限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。

posted @   山上有风景  阅读(771)  评论(2编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 探究高空视频全景AR技术的实现原理
· 理解Rust引用及其生命周期标识(上)
阅读排行:
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 物流快递公司核心技术能力-地址解析分单基础技术分享
· .NET 10首个预览版发布:重大改进与新特性概览!
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 单线程的Redis速度为什么快?
点击右上角即可分享
微信分享提示