cv2.morphologyEx
时间: 2024-01-10 08:15:18 浏览: 17
cv2.morphologyEx是OpenCV中的形态学操作函数之一,可用于对二进制图像进行形态学操作,例如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、梯度等。其中,膨胀(dilation)操作可以使图像中的白色区域(前景)变大,而腐蚀(erosion)操作可以使图像中的白色区域变小。开运算(opening)是先腐蚀再膨胀,可用于去除小的噪点,闭运算(closing)是先膨胀再腐蚀,可用于填补小的空洞。梯度(gradient)操作是膨胀和腐蚀的差异,可用于边缘检测。
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cv2.morphologyEx函数
cv2.morphologyEx函数是OpenCV中的形态学操作函数之一,用于对图像进行形态学操作,例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。该函数的语法格式如下:
cv2.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])
其中,参数src表示输入图像,op表示形态学操作类型,kernel表示形态学操作的核,dst表示输出图像,anchor表示核的锚点位置,iterations表示形态学操作的迭代次数,borderType表示边界填充方式,borderValue表示边界填充值。
常见的形态学操作类型包括:
- cv2.MORPH_ERODE:腐蚀操作
- cv2.MORPH_DILATE:膨胀操作
- cv2.MORPH_OPEN:开运算操作
- cv2.MORPH_CLOSE:闭运算操作
- cv2.MORPH_GRADIENT:形态学梯度操作
- cv2.MORPH_TOPHAT:顶帽操作
- cv2.MORPH_BLACKHAT:黑帽操作
形态学操作的核可以是矩形、椭圆、十字形等形状,可以使用cv2.getStructuringElement函数创建。
例如,下面的代码展示了如何使用cv2.morphologyEx函数进行腐蚀操作:
```
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
erosion = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_ERODE, kernel)
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Erosion', erosion)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
cv2.morphologyEx()函数
cv2.morphologyEx()函数是OpenCV中的形态学操作函数之一,用于对图像进行形态学变换,例如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。
函数原型:
dst = cv2.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])
参数说明:
- src:输入图像。
- op:形态学操作类型,可选值为cv2.MORPH_OPEN、cv2.MORPH_CLOSE、cv2.MORPH_GRADIENT、cv2.MORPH_TOPHAT和cv2.MORPH_BLACKHAT。
- kernel:结构元素,用于指定形态学操作的形状和大小。
- dst:输出图像,可选参数。
- anchor:锚点位置,即结构元素的中心点位置,默认为(-1, -1),表示结构元素的中心点为其左上角。
- iterations:形态学操作的迭代次数,默认为1。
- borderType:边界处理方式,默认为cv2.BORDER_CONSTANT。
- borderValue:边界填充值,默认为0。
具体操作:
- cv2.MORPH_OPEN:先腐蚀再膨胀,用于去除小物体、平滑较大物体的边界。
- cv2.MORPH_CLOSE:先膨胀再腐蚀,用于填充小孔洞、平滑较小物体的边界。
- cv2.MORPH_GRADIENT:膨胀图像与腐蚀图像的差值,用于提取物体的边界轮廓。
- cv2.MORPH_TOPHAT:原图像与开运算后的图像之差,用于提取比原图像亮的小物体。
- cv2.MORPH_BLACKHAT:闭运算后的图像与原图像之差,用于提取比原图像暗的小物体。
使用示例:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
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)
# 形态学梯度
gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
# 顶帽
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
# 黑帽
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Opening', opening)
cv2.imshow('Closing', closing)
cv2.imshow('Gradient', gradient)
cv2.imshow('Tophat', tophat)
cv2.imshow('Blackhat', blackhat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()