Mahotas – 侵蚀图像的元素结构

在本文中，我们将看到如何在 mahotas 中为图像的 erode 设置元素结构。腐蚀（通常用 ? 表示）是形态图像处理中的两个基本运算之一（另一个是膨胀），所有其他形态运算都基于该运算。它最初是为二值图像定义的，后来扩展到灰度图像，随后扩展到完整的格子。为了腐蚀图像，我们使用 mahotas.morph.erode 方法。

在本教程中，我们将使用“luispedro”图像，下面是加载它的命令。

mahotas.demos.load('luispedro')

下面是 luispedro 图像

下面是腐蚀元素的默认结构，其中一个 1 交叉

np.array([
        [0, 1, 0],
        [1, 1, 1],
        [0, 1, 0]], 
        bool)

下面是实现

Python3

# importing required libraries
import mahotas
import mahotas.demos
from pylab import gray, imshow, show
import numpy as np
 
# loading image
luispedro = mahotas.demos.load('luispedro')
 
# filtering image
luispedro = luispedro.max(2)
 
# otsu method
T_otsu = mahotas.otsu(luispedro)
  
 
# image values should be greater than otsu value
img = luispedro > T_otsu
 
print("Image threshold using Otsu Method")
 
# showing image
imshow(img)
show()
 
# erode structure
es = np.array([
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 1],
        [1, 1, 1]], bool)
 
 
# eroding image using element structure
new_img = mahotas.morph.erode(img, es)
 
# showing dilated image
print("Eroded Image")
imshow(new_img)
show()

输出 ：

Image threshold using Otsu Method

Eroded Image

另一个例子

Python3

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
  
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
       
# setting filter to the image
img = img[:, :, 0]
 
# otsu method
T_otsu = mahotas.otsu(img)
  
 
# image values should be greater than otsu value
img = img > T_otsu
 
print("Image threshold using Otsu Method")
 
# showing image
imshow(img)
show()
 
# erode structure
es = np.array([
        [0, 0, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 0]], bool)
 
 
# eroding image using element structure
new_img = mahotas.morph.erode(img, es)
 
# showing dilated image
print("Eroded Image")
imshow(new_img)
show()

输出 ：

Image threshold using Otsu Method 

Eroded Image