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[200 rutinas OpenCV de youcans] 142. Suavizado de imágenes basado en morfología de escala de grises
5.4 Suavizado de imágenes con morfología en escala de grises
Debido al efecto inhibidor de la operación de apertura y la operación de cierre sobre los detalles brillantes y los detalles oscuros, realizar la operación de apertura y la operación de cierre sucesivamente en la imagen puede suprimir de manera efectiva los detalles, obtener una imagen suave y eliminar el ruido.
Usar la operación de apertura y la operación de cierre para suavizar la forma es realizar la operación de apertura y la operación de cierre alternativamente.
El valor de gris del píxel de la imagen se considera como la altura, y la imagen completa es como un mapa topográfico ondulado. El alisado morfológico consiste en excavar constantemente picos y rellenar valles, por lo que tiene el efecto de nivelar el terreno.
El suavizado morfológico se logra alternando operaciones de apertura y cierre, que se pueden definir como:
METRO suave ( f ) = ( f ∘ gb ) ∙ gb M_{suave}(f) = (f \circ _g b) \bullet _g bMETROsuave _ _ _ _ _( F )=( f∘gsegundo )∙gB
Rutina 10.33: suavizado de imágenes basado en morfología de escala de grises
La iluminación uniforme es importante para extraer objetos del fondo, y un uso importante de la transformación del sombrero de copa es corregir los efectos de la iluminación desigual.
Esta imagen de ejemplo se tomó en condiciones de iluminación no uniformes y las áreas oscuras en la parte inferior y derecha de la imagen son más notorias.
Si se utiliza el método de umbralización óptima de Otsu para binarizar la imagen en escala de grises directamente, la segmentación en el área oscura será incorrecta y algunos granos de arroz no se podrán extraer del fondo, mientras que en el área brillante en la esquina superior izquierda, parte del fondo se entenderá como granos de arroz.
Primero podemos realizar la operación de sombrero de copa en la imagen para reducir la diferencia entre el extremo brillante y el extremo oscuro de la imagen, y luego usar el método de umbral óptimo de Otsu para la binarización para obtener el resultado de umbral correcto.
# 10.33: 基于灰度形态学的图像平滑
imgGray = cv2.imread("../images/Fig0938a.tif", flags=0) # flags=0 灰度图像
# 用不同半径圆形结构元依次交替进行开运算-闭运算实现图像平滑
kSize = (2, 2)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, kSize) # 圆形结构元
imgOpen1 = cv2.morphologyEx(imgGray, cv2.MORPH_OPEN, element) # 灰度开运算
imgClose1 = cv2.morphologyEx(imgOpen1, cv2.MORPH_CLOSE, element) # 灰度闭运算
imgIter = imgGray.copy() # 循环交替进行开运算-闭运算
for i in range(10):
imgIter = cv2.morphologyEx(imgIter, cv2.MORPH_OPEN, element)
imgIter = cv2.morphologyEx(imgIter, cv2.MORPH_CLOSE, element)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(131), plt.title("Origin"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgGray, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(132), plt.title("Opening-closing (ksize=2)"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgClose1, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.subplot(133), plt.title("Opening-closing (iter=10)"), plt.axis('off')
plt.imshow(imgIter, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.tight_layout()
plt.show()
(Fin de esta sección)
Aviso de copyright:
Trabajos originales de Youcans@xupt, las reimpresiones deben estar marcadas con el enlace original: (https://blog.csdn.net/youcans/article/details/123566062)
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Creado：2022-3-24
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[rutinas OpenCV 200 de youcans] 08. Duplicación de imágenes ( np.copy)
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