OpenCV计算机视觉实战|第4章图像形态学操作

本文为《OpenCV计算机视觉实战》课程的笔记。

1 腐蚀操作

在卷积核中，若同时出现像素值255和0的像素点，则0替换255。

关键方法：cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)

前提：输入图像是二值的

1、读入图像

img = cv2.resize(cv2.imread('./img/nihao.png'),(300,300))cv_show('nihao',img)

2、创建核（卷积窗口）

核越大，腐蚀效果越明显核可以不是一个正方形

kernel = np.ones((3,3),np.uint8)# 设置腐蚀参数# iterations：迭代次数erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)cv_show('erosion',erosion)

对圆腐蚀三次的效果如下：

pie = cv2.resize(cv2.imread('./img/pie.png'),(300,300))# 展示对圆腐蚀三次的效果kernel = np.ones((20,10), np.uint8)erosion_1 = cv2.erode(pie, kernel, iterations = 1)erosion_2 = cv2.erode(pie, kernel, iterations = 2)erosion_3 = cv2.erode(pie, kernel, iterations = 3)res = np.hstack((pie,erosion_1, erosion_2, erosion_3))cv_show('erosion',res)

2 膨胀操作

从效果上来看，膨胀操作是腐蚀操作的逆运算，在卷积核中若同时出现值为0和255的的像素点，则用255替换0。通过“腐蚀+膨胀”可以清除图像中的毛刺（不相关的点）。

关键方法：cv2.dilate(nihao_erosion, kernel, iterations = 1)

1、腐蚀去除毛刺

nihao = cv2.resize(cv2.imread('./img/nihao.png'),(300, 300))kernel = np.ones((3,3),np.uint8)nihao_erosion = cv2.erode(nihao, kernel, iterations = 1)

2、膨胀还原笔画

nihao_dilate = cv2.dilate(nihao_erosion, kernel, iterations = 1)cv_show('dilate',np.hstack((nihao, nihao_erosion, nihao_dilate)))

3 开运算与闭运算

开运算：先腐蚀，再膨胀。

cv2.morphologyEx(nihao, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

闭运算：先膨胀，再腐蚀。

cv2.morphologyEx(nihao, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

nihao = cv2.resize(cv2.imread('./img/nihao.png'),(300, 300))kernel = np.ones((3,3),np.uint8)# 开：先腐蚀，再膨胀opening = cv2.morphologyEx(nihao, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# 闭：先膨胀，再腐蚀close = cv2.morphologyEx(nihao, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)cv_show('open&close',np.hstack((nihao, opening, close)))

核尺寸为3×3的效果（原图，开运算，闭运算） 核尺寸为5×5的效果（原图，开运算，闭运算）

可以看到，开运算可以去除毛刺，而闭运算不仅不能去除毛刺，还可能使毛刺被加强。

当核尺寸为5×5时，由于核尺寸太大，导致原图信息全部丢失。

再来看看对圆形做开闭运算的结果：

pie = cv2.resize(cv2.imread('./img/pie.png'),(300, 300))kernel = np.ones((30,30),np.uint8)opening = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_OPEN, kernel)close = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)cv_show('open&close', np.vstack((np.hstack((pie, opening, opening-pie)),np.hstack((pie, close, close-pie)))))

对圆进行开、闭运算结果

从上图可以看出，执行过开运算或闭运算后，图像并不会被还原。

4 梯度运算

梯度 = 膨胀后图像 - 腐蚀后图像

通过求梯度可以得到图像的轮廓信息，核越小轮廓越细。

运算时同样使用cv2.morphologyEx()方法，第二个参数选cv2.MORPH_GRADIENT

首先来看看对原求梯度的结果：

# 梯度=膨胀 - 腐蚀pie = cv2.resize(cv2.imread('./img/pie.png'),(300, 300))kernel = np.ones((3,3),np.uint8)# 执行5次膨胀-->执行5此腐蚀dilate = cv2.dilate(pie, kernel, iterations = 5)erosion = cv2.erode(pie, kernel, iterations = 5)gradient = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)cv_show('res',np.hstack((pie, dilate, erosion,gradient)))

核的尺寸为3×3  核的尺寸为5×5

再来看看对手写字“你好”做梯度运算的结果：

nihao = cv2.resize(cv2.imread('./img/nihao.png'),(300,300))kernel = np.ones((2,2), np.uint8)gradient = cv2.morphologyEx(nihao, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)cv_show('gradient', gradient)

左：核尺寸2×2；右：核尺寸4×4 5 礼帽与黑帽

礼帽 = 原始图像 - 开运算结果黑帽 = 闭运算结果 - 原始图像

对于手写字“你好”的图像，由于开运算去除了原图的毛刺，因此通过礼帽可以得到毛刺信息；而闭运算加强了笔画的拐点，故通过黑帽可以捕捉到一些笔画的交叉点。

nihao = cv2.resize(cv2.imread('./img/nihao.png'), (300, 300))kernel = np.ones((3,3),np.uint8)# 礼帽tophat = cv2.morphologyEx(nihao, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)# 黑帽blackhat = cv2.morphologyEx(nihao, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)cv_show('res',np.hstack((nihao, tophat, blackhat)))