opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)里面的kernel怎么定义

时间: 2024-03-24 09:40:37 浏览: 68
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Mootools 1.2教程 Fx.Morph、Fx选项和Fx事件

在OpenCV中，kernel通常是一个正方形或矩形的二维数组，它用于对图像进行形态学操作。你可以使用函数cv2.getStructuringElement()来创建一个kernel。该函数的第一个参数是指定内核的形状，可以是cv2.MORPH_RECT（矩形）、cv2.MORPH_ELLIPSE（椭圆形）或cv2.MORPH_CROSS（交叉形）。第二个参数是kernel的大小，通常用一个元组（rows，cols）来表示。例如，你可以这样定义一个3x3的矩形kernel： ``` kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) ``` 这将创建一个3x3的矩形kernel，它可以用于进行形态学操作，如腐蚀或膨胀等。
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opened_image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 显示图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Opened Image', opened_image) # 等待按键后退出 cv2.waitKey(0) cv2....
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morph_io_trial:探索JavaScript中的随机数据生成

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cv2.morphologyEX如何进行开运算

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Opening Image', opening) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上面的代码中，我们使用cv2...

使用cv2.morphologyEx()函数实现二值图像的开运算和闭运算

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cv2.imshow('Original', img) cv2.imshow('Opening', opening) cv2.waitKey(0) 闭运算： python import cv2 import numpy as np img = cv2....

使用cv2.morphologyEx()函数实现二值图像的开运算和闭运算。

opening = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1) # 实现闭运算 closing = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1) 最后，我们可以将原始图像、二值图像...

中文 opencv MORPH_OPEN

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 其中，img 为待处理的图像，kernel 为结构元素，opening 为输出的图像。在上述代码中，cv2.morphologyEx() 函数的第二个参数为 cv2.MORPH_...

morphologyEx

morphologyEx是OpenCV中的一种形态学变换函数，它可以用于图像的形态学滤波。...opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cv2.imshow('opening', opening) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
zip

test-img_opencv_

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 2. **闭运算**：闭运算与开运算类似，只是顺序相反。首先膨胀图像，然后进行腐蚀。这有助于连接物体断开的部分，并填充小孔。 python # 闭运算 ...

def locate_carPlate(car_pic, resize_rate=1): # 预处理图像 img = car_pic pic_hight, pic_width = img.shape[:2] if pic_width > MAX_WIDTH: pic_rate = MAX_WIDTH / pic_width img = cv2.resize(img, (MAX_WIDTH, int(pic_hight * pic_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) # cv2.imshow("img", img) if resize_rate != 1: img = cv2.resize(img, (int(pic_width * resize_rate), int(pic_hight * resize_rate)), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4) pic_hight, pic_width = img.shape[:2] blur = cfg["blur"] if blur > 0: img = cv2.GaussianBlur(img, (blur, blur), 0) # 图片分辨率调整 oldimg = img img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将BGR格式转换成灰度图片 # cv2.imshow("gray", img) kernel = np.ones((20, 20), np.uint8) img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 # cv2.imshow("opening", img_opening) img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0) # 图像叠加，img - img_opening # cv2.imshow("opening", img_opening) ret, img_thresh = cv2.threshold(img_opening, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 阈值处理 # cv2.imshow("tresh", img_thresh) img_edge = cv2.Canny(img_thresh, 100, 200) # 边缘检测 # cv2.imshow("edge", img_edge) kernel = np.ones((cfg["morphologyr"], cfg["morphologyc"]), np.uint8) img_edge1 = cv2.morphologyEx(img_edge, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 # cv2.imshow("edge1", img_edge1) img_edge2 = cv2.morphologyEx(img_edge1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # cv2.imshow("edge2", img_edge2)

这段代码是用来定位车牌的，首先对图片进行预处理，包括对图片进行缩放、高斯模糊、灰度化、开运算、阈值处理、边缘检测和闭运算等操作，最终得到一个可以用来定位车牌的图像。其中，MAX_WIDTH是一个常量，表示图片...

def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

5. 使用cv2.morphologyEx函数对灰度图像进行开操作（opening），以进一步降噪并使字符边界更圆滑。这里使用一个3x3的矩形结构元素进行开操作，结果保存在opening变量中。 6. 使用cv2.dilate函数对opening变量进行...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('work8.tif', -1) #转为彩色图 img1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 转换为HSV hsv = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设置颜色范围 lower_gray = np.array([0, 0, 100]) upper_gray = np.array([180, 50, 255]) # 创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_gray, upper_gray) # 去噪 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 获取花 flower = cv2.bitwise_and(img, img, mask=opening) cv2.imshow("test", flower) # 着色 color = np.zeros_like(img) color[..., 0] = 255 color[..., 1] = 255 color[..., 2] = 0 # 将原始图像中需要着色的部分变为蓝色 result = img.copy() result[opening > 0] = color[opening > 0] # 显示结果 cv2.imshow('result', result) cv2.waitKey(0)

6. 使用cv2.morphologyEx函数对掩膜进行去噪操作，这里采用了开运算操作，可以去除一些小的噪点。 7. 使用cv2.bitwise_and函数获取花的部分，将原始图像和掩膜做按位与操作，得到的结果就是花的部分。 8. 定义一个...

Open=cv2.morphologyEx(blur,cv2.MORPH_OPEN,kernel)

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Opening Image', opening) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 在上述代码中，...

img_opening = cv2.morphologyEx(gray_img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) img_opening = cv2.addWeighted(gray_img, 1, img_opening, -1, 0) 。 能详细解释这段代码吗

这段代码使用了OpenCV库中的morphologyEx函数对灰度图像进行形态学开运算，即先腐蚀后膨胀，去除图像中的小噪点和细小的边缘。接着使用addWeighted函数将原始灰度图像与开运算后的图像进行叠加，以增强图像的对比度...

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/xiazai/yxtxcl4/BloodCell.jpg', -1) cv2.imshow("source", img) dst = cv2.blur(img, (3, 3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow("thresh", thresh) kernel = np.ones((4, 4), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3), np.uint8) close = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1) cv2.imshow("opening", close) temp = close.copy() h, w = close.shape[:2] mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8) cv2.floodFill(temp, mask, (230, 145), 255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close | temp_invcv2.imshow("result", result) contours, hierarchy = cv2.findContours(result, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i) > 73: area += cv2.contourArea(i) count += 1 count1 = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i) > 73: count1 += 1 if cv2.contourArea(i) > (1.25 * area / count): count1 += 1 if cv2.contourArea(i) > (2.1 * area / count): count1 += 1 print("细胞有%d个" % count1) cv2.waitKey(0)

这段代码主要是对一张血细胞图像进行图像分割和细胞计数。具体而言，代码首先读入一张图像并进行均值滤波，然后通过大津算法求取一个阈值，将图像二值化。接下来，采用形态学开操作和闭操作对二值化后的图像进行处理...

解释一下这段代码的具体作用 kernel = np.ones((20, 20), np.uint8)#卷积核 img_opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算（先膨胀后腐蚀） img_opening = cv2.addWeighted(img, 1, img_opening, -1, 0); # 与上一次开运算结果融合

这段代码创建了一个20x20的全1矩阵，类型为无符号整数（uint8）。通常用于图像处理中的卷积操作，用于进行边缘检测、模糊处理等操作。具体地，将该矩阵与图像矩阵进行滑动卷积时，可以实现锐化或模糊的效果。

import cv2 import numpy as np img = cv2. imread(' blood. BMP',-1) cv2. imshow("source".img) dst = cv2.blur(img,(3,3)) ret, thresh = cv2.threshold(dst,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) cv2. imshow("thresh".thresh) kernel = np.ones((4,4),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx (thresh,cv2. MORPH_OPEN,kernel,iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3).np.uint8) close = cv2.morphologyEx(openning,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1) cv2. imshow("opening",close) temp = close.copy () h, w = close. shape[:2] mask= np.zeros((h+2,w+2).np.uint8) cv2.floodFill(temp,mask,(230,145),255) temp_inv = cv2.bitwise_not(temp) result = close|temp_inv cv2. imshow("result",result) contours, hirearchy = cv2. findContours(result,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) count = 0 area = 0 for i in contours: if cv2.contourArea(i)>73: area+=cv2.contourArea(i) count+=1 count1 = 0 for i in contours: if cv2. contourArea(i)>73: count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(1.25*area/count): count1+=1 if cv2. contourArea(i)>(2.1*area/count): count1+=1 print("细胞有%d个"%count1) cv2. waitKey(0)

opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) kernel1 = np.ones((3, 3), np.uint8) close = cv2.morphologyEx(opening, cv2.MORPH_CLOSE, kernel1) cv2.imshow("opening", close) ...

使用cv2代码，用分水岭分割的方法，对图片blob_original.tif进行处理，并显示出来

opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 膨胀操作，使得背景区域扩张 sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3) # 距离变换 dist_transform = cv2....

Python用cv2显示1.png的前景背景分割后的二值图像、腐蚀图、膨胀图，梯度图、开运算、闭运算

opening_img = cv2.morphologyEx(binary_img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 7. **闭运算 (Closing)** 先膨胀再腐蚀，用于连接断裂的部分： python closing_img = cv2.morphologyEx(binary_img, cv2.MORPH_...

cv2.morphologyEx

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 闭运算 closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 梯度运算 gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel) # ...

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