给出python 二值化图像开闭运算的算法代码
时间: 2023-07-23 21:44:41 浏览: 57
二值化图像开闭运算的算法代码示例如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', 0)
# 定义结构元素
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 开运算
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 闭运算
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Opening Image', opening)
cv2.imshow('Closing Image', closing)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码使用 OpenCV 库实现了二值化图像的开闭运算。其中,`cv2.imread` 函数用于读取二值化图像,`np.ones` 函数用于定义结构元素,`cv2.morphologyEx` 函数用于进行开闭运算,`cv2.imshow` 函数用于显示结果。
相关问题
opencv对有猪的图片做二值化分割,然后laplacian算法运算并展示图片
好的,以下是使用OpenCV对有猪的图片进行二值化分割,然后使用Laplacian算法运算并展示图片的Python代码:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('pig.jpg')
# 将图片转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行二值化分割
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 对二值化分割后的图像进行Laplacian算法运算
laplacian = cv2.Laplacian(thresh, cv2.CV_64F)
# 展示原图、二值化分割后的图像和Laplacian算法运算后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Thresholded', thresh)
cv2.imshow('Laplacian', laplacian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这里,我们使用`cv2.imread()`函数读取一张有猪的彩色图像,并将其存储在变量`img`中。然后,使用`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换成灰度图像,并将结果存储在变量`gray`中。接下来,使用`cv2.threshold()`函数对灰度图像进行二值化分割,并将结果存储在变量`thresh`中。最后,使用`cv2.Laplacian()`函数对二值化分割后的图像进行Laplacian算法运算,并将结果存储在变量`laplacian`中。最后,使用`cv2.imshow()`函数展示原图、二值化分割后的图像和Laplacian算法运算后的图像,并使用`cv2.waitKey()`和`cv2.destroyAllWindows()`函数等待用户按下任意按键并关闭所有窗口。
注意:在代码中,我们使用了`cv2.THRESH_BINARY`参数对图像进行二值化分割。如果您想使用其他的阈值分割方法,请参考OpenCV的文档。
用分水岭算法对打开相机对图像打开进行分割,目标物是一个圆形空穴,用python opencv实现,给出相关代码
以下是基于Python OpenCV实现分水岭算法的代码:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并进行灰度化处理
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行二值化处理,将目标物标记为白色,背景标记为黑色
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# 对图像进行开运算,去除噪点
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)
# 进行膨胀操作,使目标物区域更加连通
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)
# 进行距离变换
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)
# 找出未知区域
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)
# 对未知区域进行分水岭算法分割
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
markers = markers + 1
markers[unknown == 255] = 0
markers = cv2.watershed(img, markers)
# 对分割结果进行可视化处理
img[markers == -1] = [255,0,0]
# 显示分割结果
cv2.imshow('Segmented Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,本代码中的输入图片应为一个黑色背景上带有白色目标物的二值化图像,而不是一张普通的彩色图像。如果您的图像不满足这个条件,需要先进行二值化处理。
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