Python | 图像处理中的形态学操作(梯度) | 第 3 组

介绍

在图像处理中，形态学操作是一组基于形状的图像处理操作，它们通常应用于二值化图像，但也可以用于灰度图像和彩色图像。

形态学操作主要分为两类：膨胀和腐蚀。 膨胀可以放大二进制图像中的区域。 腐蚀可以缩小这些区域。 在很多情况下，这些操作可以组合在一起，以获得更复杂的操作。例如，形态学梯度操作基于膨胀和腐蚀操作的组合。

本文讨论Python中如何使用形态学操作中的梯度方法，介绍这个方法的概念和基本实现。

梯度

形态学梯度是膨胀和腐蚀之间的差异。它是通过在图像中应用两个操作（膨胀和腐蚀）来获得的，结果为图像中的边缘部分。

梯度的计算可以使用以下公式：

gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

其中，img是二值化图像，kernel是形态学操作中所使用的核。MORPH_GRADIENT是形态学操作中的梯度方法。

以下是示例代码，将计算形态梯度并显示结果：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Gradient Image', gradient)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结论

形态学梯度是一种基于图像形态学操作的图像处理技术，它可以用于检测图像中的边缘和计算图像的轮廓。在本文中，我们介绍了Python中如何使用形态学操作中的梯度方法，并给出了相应的示例代码。