closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
时间: 2024-05-25 10:12:23 浏览: 25
这行代码使用了OpenCV中的形态学操作函数`cv2.morphologyEx()`,对二值化图像`thresh`进行闭运算,即先对图像进行膨胀操作,再进行腐蚀操作。闭运算可以用来填充图像中的孔洞或断裂,使得图像更加连续。
其中,`cv2.MORPH_CLOSE`表示所使用的操作是闭运算,`kernel`是形态学操作中的结构元素,决定了运算的形状和大小。结构元素可以是矩形、椭圆、十字等形状,通过调整结构元素的大小和形状,可以影响到最终的操作效果。
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3. (1)用分水岭分割的方法,对图片blob_original.tif进行处理。 (2)选做题:尽可能改进算法,提高分割准确度,做到类似图4分割效果的有加分哦! 请给我代码示例
以下是基于Python和OpenCV库实现的分水岭分割算法示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并进行灰度化处理
img = cv2.imread('blob_original.tif')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行高斯滤波和Sobel算子运算
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
sobelx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
grad = cv2.subtract(sobelx, sobely)
grad = cv2.convertScaleAbs(grad)
# 进行非极大值抑制和双阈值处理
blur = cv2.GaussianBlur(grad, (9, 9), 0)
_, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (21, 21))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
closed = cv2.erode(closed, None, iterations=4)
closed = cv2.dilate(closed, None, iterations=4)
# 进行联通区域分析和分水岭算法
_, cnts, _ = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
markers = np.zeros_like(gray)
for i in range(len(cnts)):
cv2.drawContours(markers, cnts, i, (i+1), -1)
cv2.circle(markers, (5, 5), 3, (255, 255, 255), -1)
markers = cv2.watershed(img, markers)
img[markers == -1] = [0, 0, 255]
# 显示结果图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
对于改进算法,可以根据上面提到的改进措施进行代码的修改和优化。例如,可以尝试调整高斯滤波和Sobel算子的参数,如滤波器大小、高斯标准差、Sobel算子的方向等,以适应不同的图像特征。可以尝试使用其他边缘连接算法,如霍夫变换或最小生成树算法,以得到更好的边缘连接结果。可以尝试使用其他分割算法,如基于区域生长、基于图论的分割算法等,以得到更准确的分割结果。
帮我用opencv 4.0.1 和python 3.8写一份代码要求如下: 使用小波变换pywt.wavedec2将输入图像进行分解,分解成高频、低频部分 并将高频、低频部分显示出来 若低频部分出现许多黑色板块 请帮我去除 尽量保留黑色板块处对应输入图像所在位置的形状 随后对低频部分执行灰度形态学操作,构造 0°、45°、90°和135°四种方向的元素形状对低频部分进行灰度闭运算操作 扩大划痕的宽度、或则将接近连续的划痕连接起来 之后采用 5×5 中值滤波 对高频部分进行去噪处理 去除噪音 保留轮廓 随后使用小波逆变换将低频、高频部分重新合起来 并展示
以下是使用Opencv 4.0.1和Python 3.8实现要求的代码:
```python
import cv2
import pywt
import numpy as np
# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 小波变换分解
coeffs = pywt.wavedec2(img, 'haar', level=3)
# 获取低频部分
cA3, cH3, cV3, cD3 = coeffs
cA2, cH2, cV2, cD2 = cA3, cH3, cV3, cD3
cA1, cH1, cV1, cD1 = cA2, cH2, cV2, cD2
cA, cH, cV, cD = cA1, cH1, cV1, cD1
# 显示低频部分
cv2.imshow('Low-frequency part', cA)
# 去除低频部分中的黑色板块
_, thresh = cv2.threshold(cA, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7, 7))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
opened = cv2.morphologyEx(closed, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask = cv2.bitwise_not(opened)
cA = cv2.bitwise_and(cA, cA, mask=mask)
# 显示处理后的低频部分
cv2.imshow('Processed low-frequency part', cA)
# 构造灰度形态学操作的元素形状
kernel = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8)
kernel[2, :] = 1
kernel[:, 2] = 1
kernel45 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5))
kernel90 = cv2.rotate(kernel, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
kernel135 = cv2.rotate(kernel, cv2.ROTATE_180)
# 对低频部分进行灰度闭运算操作
cA = cv2.morphologyEx(cA, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cA45 = cv2.morphologyEx(cA, cv2.MORPH_CLOSE, kernel45)
cA90 = cv2.morphologyEx(cA, cv2.MORPH_CLOSE, kernel90)
cA135 = cv2.morphologyEx(cA, cv2.MORPH_CLOSE, kernel135)
# 显示四个方向上处理后的低频部分
cv2.imshow('Processed low-frequency part (0 degree)', cA)
cv2.imshow('Processed low-frequency part (45 degree)', cA45)
cv2.imshow('Processed low-frequency part (90 degree)', cA90)
cv2.imshow('Processed low-frequency part (135 degree)', cA135)
# 对高频部分进行中值滤波去噪
cH = cv2.medianBlur(cH, 5)
cV = cv2.medianBlur(cV, 5)
cD = cv2.medianBlur(cD, 5)
# 小波逆变换合并低频、高频部分
coeffs = cA, (cH, cV, cD)
img_reconstructed = pywt.waverec2(coeffs, 'haar')
# 显示重构后的图像
cv2.imshow('Reconstructed image', img_reconstructed)
# 等待按下任意按键后关闭所有窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`input.jpg`是输入图像的文件名,可以根据实际情况修改。注意,在运行代码之前需要先安装Opencv和pywt库。
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