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一. 图像形态学简介:
![](https://img.laitimes.com/img/9ZDMuAjOiMmIsIjOiQnIsICM0ITMvw1dvwlMvwlM3VWaWV2Zh1WaDdTJwlmc0N3LcRnbllmcv1yb0VXYvwlMyd2bNV2Zh1Wa-cmbw5iYhNDOyIWZ1YGOiNWOlZWOtkTO0EjMycTMvw1cldWYtl2XkF2bsBXdvw1bp5SdoNnbhlmauMXZnFWbp1CZh9GbwV3Lc9CX6MHc0RHaiojIsJye.png)
经验之谈:形态学操作一般作用于二值图像,来连接相邻的元素(膨胀)或分离成独立的元素(侵蚀)。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色(即前景)部分!
二. 图像形态学操作 膨胀和腐蚀的算法:
膨胀算法:
对于待操作的像素 f(x,y),不论 f(x,y-1) 、f(x,y+1) 、f(x-1,y) 、f(x+1,y) 哪一个为255,则 f(x,y)=255。
膨胀操作 ↑
换句话说:将待操作的图像像素与以下 4-近邻矩阵 相乘,结果大于255的话,将中心像素设为255。
膨胀:待操作像素 * 上面矩阵 > =255,f(x,y) = 255。 ↑
腐蚀算法:
对于待操作的像素 f(x,y),只有 f(x,y-1) 、f(x,y+1) 、f(x-1,y) 、f(x+1,y) 都为255,则 f(x,y)=255。
换句话说:将待操作的图像像素与以下 4-近邻矩阵 相乘,结果小于255*4的话,将中心像素设为0。
腐蚀:待操作像素 * 上面矩阵 < 255*4,f(x,y) = 0 。↑
三. python实现图像膨胀和腐蚀
1 #Writer : [email protected]
2 #Date : 2020.3.21
3 importcv24 importnumpy as np5 importmatplotlib.pyplot as plt6
7 #Gray scale
8 defBGR2GRAY(img):9 b =img[:, :, 0].copy()10 g = img[:, :, 1].copy()11 r = img[:, :, 2].copy()12
13 #Gray scale
14 out = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 *b15 out =out.astype(np.uint8)16
17 returnout18
19 #Otsu Binalization
20 def otsu_binarization(img, th=128):21 H, W =img.shape22 out =img.copy()23
24 max_sigma =025 max_t =026
27 #determine threshold
28 for _t in range(1, 255):29 v0 = out[np.where(out <_t)]30 m0 = np.mean(v0) if len(v0) > 0 else0.31 w0 = len(v0) / (H *W)32 v1 = out[np.where(out >=_t)]33 m1 = np.mean(v1) if len(v1) > 0 else0.34 w1 = len(v1) / (H *W)35 sigma = w0 * w1 * ((m0 - m1) ** 2)36 if sigma >max_sigma:37 max_sigma =sigma38 max_t =_t39
40 #Binarization
41 print("threshold >>", max_t)42 th =max_t43 out[out < th] =044 out[out >= th] = 255
45
46 returnout47
48
49 #Morphology Dilate
50 def Morphology_Dilate(img, Dil_time=1):51 H, W =img.shape52
53 #kernel
54 MF = np.array(((0, 1, 0),55 (1, 0, 1),56 (0, 1, 0)), dtype=np.int)57
58 #each dilate time
59 out =img.copy()60 for i inrange(Dil_time):61 tmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')62 for y in range(1, H):63 for x in range(1, W):64 if np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) >= 255:65 out[y, x] = 255
66
67 returnout68
69
70 #Morphology Erode
71 def Morphology_Erode(img, Erode_time=1):72 H, W =img.shape73 out =img.copy()74
75 #kernel
76 MF = np.array(((0, 1, 0),77 (1, 0, 1),78 (0, 1, 0)), dtype=np.int)79
80 #each erode
81 for i inrange(Erode_time):82 tmp = np.pad(out, (1, 1), 'edge')83 #erode
84 for y in range(1, H):85 for x in range(1, W):86 if np.sum(MF * tmp[y-1:y+2, x-1:x+2]) < 255*4:87 out[y, x] =088
89 returnout90
91
92 #Read image
93 img = cv2.imread("../paojie.jpg").astype(np.float32)94
95 #Grayscale
96 gray =BGR2GRAY(img)97
98 #Otsu's binarization
99 otsu =otsu_binarization(gray)100
101 #Morphology - dilate
102 erode_result = Morphology_Erode(otsu, Erode_time=2)103 dilate_result = Morphology_Dilate(otsu,Dil_time=2)104
105 #Save result
106 cv2.imwrite("Black_and_white.jpg",otsu)107 cv2.imshow("Black_and_white",otsu)108 cv2.imwrite("erode_result.jpg", erode_result)109 cv2.imshow("erode_result", erode_result)110 cv2.imwrite("dilate_result.jpg", dilate_result)111 cv2.imshow("dilate_result",dilate_result)112 cv2.waitKey(0)113 cv2.destroyAllWindows()
四. 实验结果:
二值图像(左),膨胀图像(中),侵蚀图像(右) ↑
五. 参考内容:
六. 版权声明:
未经作者允许,请勿随意转载抄袭,抄袭情节严重者,作者将考虑追究其法律责任,创作不易,感谢您的理解和配合!