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数字图像处理(14): 形态学处理——图像顶帽运算和黑帽运算_labview形态学处理中顶帽运算

labview形态学处理中顶帽运算

目录

1 图像顶帽运算(原始图像 — 开运算)

1.1 基本原理

1.2 代码示例

2 图像黑帽运算(闭运算 — 原始图像)

2.1 基本原理

2.2 代码示例

参考资料


前面介绍了 形态学处理——图像开运算与图像闭运算,其中:

图像开运算先腐蚀,后膨胀。一般会平滑物体的轮廓、断开较窄的狭颈并消除细的突出物。

图像闭运算先膨胀,后腐蚀。同样也会平滑轮廓的一部分。但与开操作相反,它通常会弥合较窄的间断和细长的沟壑,消除小的孔洞,填补轮廓线中的断裂。

 

1 图像顶帽运算(原始图像 — 开运算)

1.1 基本原理

图像顶帽(或图像礼帽)运算是原始图像减去图像开运算的结果,得到图像的噪声。如下图所示:

顶帽运算:原始图像 — 图像开运算

 

 

1.2 代码示例

图像顶帽运算使用函数 morphologyEx() ,其参数 cv2.MORPH_TOPHAT 对应顶帽运算。

morphologyEx() 函数形式如下:

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

其中,参数:

dst 表示处理的结果;

src 表示原图像;

cv2.MORPH_TOPHAT 表示顶帽运算;

kernel 表示卷积核。

例如,下图表示 5\times5 的卷积核,可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

 

(1)卷积核大小为 5\times

代码如下所示:

  1. #encoding:utf-8
  2. import cv2
  3. import numpy as np
  4. #读取图片
  5. src = cv2.imread('test5.bmp', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
  6. #设置卷积核
  7. kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
  8. #图像闭运算
  9. result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
  10. #显示图像
  11. cv2.imshow("src", src)
  12. cv2.imshow("result", result)
  13. #等待显示
  14. cv2.waitKey(0)
  15. cv2.destroyAllWindows()

 

运行结果如下图所示:

 

(2)卷积核大小为 15\times15 

代码如下所示:

  1. #encoding:utf-8
  2. import cv2
  3. import numpy as np
  4. #读取图片
  5. src = cv2.imread('test5.bmp', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
  6. #设置卷积核
  7. kernel = np.ones((15,15), np.uint8)
  8. #图像闭运算
  9. result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
  10. #显示图像
  11. cv2.imshow("src", src)
  12. cv2.imshow("result", result)
  13. #等待显示
  14. cv2.waitKey(0)
  15. cv2.destroyAllWindows()

 

运行结果如下图所示:


 

2 图像黑帽运算(闭运算 — 原始图像)

2.1 基本原理

图像黑帽运算是图像闭运算操作减去原始图像的结果,得到图像内部的小孔,或者前景色中的小黑点。如下图所示:

黑帽运算:闭运算 — 原始图像

 

2.2 代码示例

图像黑帽运算使用函数 morphologyEx() ,其参数 cv2.MORPH_BLACKHAT 对应黑帽运算。

morphologyEx() 函数形式如下:

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

其中,参数:

dst 表示处理的结果;

src 表示原图像;

cv2.MORPH_BLACKHAT 表示黑帽运算;

kernel 表示卷积核。

例如,下图表示 5\times5 的卷积核,可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。

 

(1)卷积核大小为 5\times5

代码如下所示:

  1. #encoding:utf-8
  2. import cv2
  3. import numpy as np
  4. #读取图片
  5. src = cv2.imread('test6.bmp', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
  6. #设置卷积核
  7. kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
  8. #图像闭运算
  9. result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
  10. #显示图像
  11. cv2.imshow("src", src)
  12. cv2.imshow("result", result)
  13. #等待显示
  14. cv2.waitKey(0)
  15. cv2.destroyAllWindows()

 

运行结果如下图所示:

 

 

(2)卷积核大小为 15\times15

代码如下所示:

  1. #encoding:utf-8
  2. import cv2
  3. import numpy as np
  4. #读取图片
  5. src = cv2.imread('test6.bmp', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
  6. #设置卷积核
  7. kernel = np.ones((15,15), np.uint8)
  8. #图像闭运算
  9. result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
  10. #显示图像
  11. cv2.imshow("src", src)
  12. cv2.imshow("result", result)
  13. #等待显示
  14. cv2.waitKey(0)
  15. cv2.destroyAllWindows()

 

运行结果如下图所示:

 


 

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83692456

[2] Python+OpenCV图像处理

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