dilatación morfológica y la apertura de conversión de imagen de la erosión y la operación de cierre de borde de detección implementado opencv

Un documento oficial:

dilate (expansión):


prototipo de función ↑
 

Parámetro Descripción ↑
 

    cv.erode (corrosión) y otro uso similar.


Segunda prueba: expansión y la corrosión

. 1  # Writer: [email protected] 
2  # una Fecha: 03/22/2020 
. 3  Importación CV2 AS CV
 . 4  Importación numpy AS NP
 . 5  
. 6 cv.imread Image = ( " ../paojie.jpg " )
 . 7 Image = cv.cvtColor ( imagen, cv.COLOR_RGB2GRAY)
 . 8  # obtener una imagen binaria definida umbral es de 127 
. 9  # RET, Thresh1 = cv.threshold (imagen, 127255, cv.THRESH_BINARY) 
10  # para obtener una imagen binaria apropiada se calcula automáticamente umbral 
. 11 RET, Thresh1 = cv.threshold (imagen, 0255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
 12 es black_and_white =thresh1.copy ()
 13 es  
14  # imagen corrosión obtienen, 3 * 3 convolución tamaño del núcleo es 
15 erode_result = cv.erode (Thresh1, (3,3 ))
 16  # obtener expandido imagen, 3 * 3 convolución tamaño del núcleo es 
17 = cv.dilate dilate_result (Thresh1, (3,3 ))
 18 es  
. 19 cv.imshow ( ' black_and_white ' , black_and_white)
 20 se cv.imshow ( " erode_result " , erode_result)
 21 es cv.imshow ( " dilate_result " , dilate_result)
 22 es  CV .waitKey (0)
 23 cv.destroyAllWindows ()

 


Tres de salida experimental:


Original (izquierda), la expansión de la imagen (en el centro), imagen de la corrosión (derecha) ↑
 

Cuatro experimentos: apertura y cierre de la operación

. 1  # Writer: [email protected] 
2  # una Fecha: 03/22/2020 
. 3  Importación CV2 AS CV
 . 4  Importación numpy AS NP
 . 5  
. 6 cv.imread Image = ( " ../paojie.jpg " )
 . 7 Image = cv.cvtColor ( imagen, cv.COLOR_RGB2GRAY)
 . 8  # obtener una imagen binaria definida umbral es de 127 
. 9  # RET, Thresh1 = cv.threshold (imagen, 127255, cv.THRESH_BINARY) 
10  # para obtener una imagen binaria apropiada se calcula automáticamente umbral 
. 11 RET, Thresh1 = cv.threshold (imagen, 0255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
 12 es black_and_white =thresh1.copy ()
 13  
14  # 闭运算
15 de cierre = cv.morphologyEx (thresh1, cv.MORPH_CLOSE, kernel = (3,3 ))
 16  # 开运算
17 de apertura = cv.morphologyEx (thresh1, cv.MORPH_OPEN, kernel = (3,3 ))
 18  
19 cv.imshow ( ' black_and_white ' , black_and_white)
 20 cv.imshow ( " cierre " , de cierre)
 21 cv.imshow ( " apertura " , de apertura)
 22  cv.waitKey (0)
 23 cv. destroyAllWindows ()

 


Cinco de salida experimental:


las operaciones originales (a la izquierda), y cerca (en), la operación de apertura (derecha) ↑
 

Seis. Morfológico Gradient para detectar un gradiente morfológico borde de la imagen, para dar la imagen de contorno

La corrosión y expansión diferencia obtenida: Edge

函数: gradiente =  cv.morphologyEx (img, cv.MORPH_GRADIENT, kernel)


Resultados: Siete


Expansión - = corrosión en los bordes de la imagen (imagen de contorno) ↑
 

Ocho escrito en los últimos palabras:

    La escritura no es fácil, si este artículo útil para usted, recuerde que debe señalar como oh!


Nueve de autor:

    Sin el permiso del autor Por favor, haga el plagio no reimpresión, los casos graves de plagio, los autores consideran proseguir su responsabilidad legal, la creación no es fácil, gracias por su comprensión y cooperación!

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Origin www.cnblogs.com/wojianxin/p/12545642.html
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