OpenCV-形态运算

OpenCV 是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV-Python 是 OpenCV 的 Python API 版本，而其中的形态运算是图像处理的一个重要操作。

形态运算简介

形态学运算是一种用于图像处理的技术，它基于形状的滤波器，并包括两个基本操作——腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）。腐蚀操作将图像的边界缩小，并消除边界上的细节，而膨胀操作则则将图像的边界扩大，并增强图像的边缘。形态学运算通常用于去除图像中的噪声和纹理，以及提取图像中的一些重要特征。

OpenCV 中的形态学运算函数有：

• cv2.erode()
• cv2.dilate()
• cv2.morphologyEx()
• cv2.getStructuringElement()

cv2.erode() 和 cv2.dilate()

cv2.erode() 和 cv2.dilate() 是形态学运算的基本函数之一，它们分别执行腐蚀和膨胀操作。这两个函数的参数相同，包括输入图像、形状（通常为矩形或椭圆）和大小。

import cv2
import numpy as np

# Load image
image = cv2.imread('sample_image.jpg', 0)

# Create structuring element for erosion and dilation
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

# Erosion operation
erosion = cv2.erode(image, kernel)

# Dilation operation
dilation = cv2.dilate(image, kernel)

cv2.morphologyEx()

cv2.morphologyEx() 函数是 OpenCV 中形态学运算的高级函数，它允许开发人员超越基本形态学运算。该函数的主要参数是 形态学操作类型 和 结构元素，其中 形态学操作类型 可以是 cv2.MORPH_ERODE、cv2.MORPH_DILATE、cv2.MORPH_OPEN、cv2.MORPH_CLOSE、cv2.MORPH_GRADIENT 和 cv2.MORPH_TOPHAT。这个函数对图片的描述性因素很强，可为图像处理提供方便。

import cv2
import numpy as np

# Load image
image = cv2.imread('sample_image.jpg', 0)

# Create structuring element for erosion and dilation
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

# Opening operation
opening = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# Closing operation
closing = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# Gradient operation
gradient = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

# Top hat operation
tophat = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

cv2.getStructuringElement()

cv2.getStructuringElement() 函数允许开发人员创建自定义的结构元素。该函数的主要参数包括结构元素形状、大小和锚点位置。

import cv2
import numpy as np

# Load image
image = cv2.imread('sample_image.jpg', 0)

# Create structuring element for erosion and dilation
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# Opening operation
opening = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# Closing operation
closing = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

以上就是 OpenCV 中形态学运算的介绍。通过形态学运算，我们可以改变图像的形状和大小，去除图像中的噪声和纹理，以及提取图像中的一些重要特征，从而实现更加精确的计算机视觉和机器学习应用。