Mahotas – 适当的图像结构元素

介绍

Mahotas是一个Python图像处理库，其中包含许多常用的针对2D和3D图像的常见操作。其中一个重要功能是图像的形态学操作。Mahotas中的形态学操作类别包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。通过合理的选择合适的图像结构元素，可以在处理图像时取得出色效果。

安装

Mahotas可以通过pip包管理器进行安装。

pip install mahotas

腐蚀和膨胀

腐蚀和膨胀是一组基本的形态学操作，可以用来处理二值化图像。 腐蚀通过与结构元素执行逐像素比较而移除对象的边缘部分，膨胀则通过逐像素比较用结构元素扩大对象的边缘部分。 其实现如下：

import mahotas
import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('image.png', 0)
thresh = cv2.threshold(image, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# 使用结构元素获取更好的结果
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
# 对二值化图像进行腐蚀
eroded = mahotas.erode(thresh, kernel, np.uint8)
# 对二值化图像进行膨胀
dilated = mahotas.dilate(thresh, kernel, np.uint8)

开运算和闭运算

开运算和闭运算在形态学处理中也是非常有用的一组操作。 通过应用开运算，可以消除小的噪点，但是保留大的结构特征，闭运算则相反，主要是在保留小的结构特征方面更加强大。 其实现如下：

import mahotas
import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread('image.png', 0)
thresh = cv2.threshold(image, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# 使用结构元素获取更好的结果
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
# 对二值化图像进行开运算
opened = mahotas.open(thresh, kernel, np.uint8)
# 对二值化图像进行闭运算
closed = mahotas.close(thresh, kernel, np.uint8)

结论

Mahotas在形态学处理方面提供了基本操作，在实际图像处理中非常有用。 选择适当的结构元素，可以帮助我们取得更好的处理效果。