Python 图像处理 OpenCV (10):图像处理形态学之顶帽运算与黑帽运算
前文传送门:
「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」
「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」
「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」
「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」
「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」
「Python 图像处理 OpenCV (7):图像平滑(滤波)处理」
「Python 图像处理 OpenCV (8):图像腐蚀与图像膨胀」
「Python 图像处理 OpenCV (9):图像处理形态学开运算、闭运算以及梯度运算」
引言
今天是图形处理形态学的最后一篇,我们介绍顶帽运算和黑帽运算。
建议先阅读前面两篇图像处理的内容:
「Python 图像处理 OpenCV (8):图像腐蚀与图像膨胀」
「Python 图像处理 OpenCV (9):图像处理形态学开运算、闭运算以及梯度运算」
形态学之顶帽运算
图像处理顶帽运算是一个获取图像噪声的运算,它是由原始图像减去图像开运算而得到的结果:
顶帽运算 = 原始图像 - 开运算
图像顶帽运算同样是使用形态学扩展函数 morphologyEx()
,它的参数是 MORPH_TOPHAT
,示例如下:
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图片
source = cv.imread("demo_noise_white.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
# 设置卷积核
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 开运算
open = cv.morphologyEx(source, cv.MORPH_OPEN, kernel)
# 顶帽运算
dst = cv.morphologyEx(source, cv.MORPH_TOPHAT, kernel)
# 显示结果
titles = ['Source Img','Open Img', 'Tophat Img']
images = [source, open, dst]
# matplotlib 绘图
for i in range(3):
plt.subplot(1, 3, i+1), plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
形态学之黑帽运算
图像处理顶帽运算是一个获取图像内部的小孔,或者前景色中的小黑点的运算。
它是由图像闭运算减去原始图像的操作:
黑帽运算 = 闭运算图像 - 原始图像
图像顶帽运算同样是使用形态学扩展函数 morphologyEx()
,它的参数是 MORPH_BLACKHAT
,示例如下:
import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图片
source = cv.imread("demo_noise_black.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
# 设置卷积核
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 黑帽运算
dst = cv.morphologyEx(source, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)
# 构造显示结果数组
titles = ['Source Img', 'Black Img']
images = [source, dst]
# matplotlib 绘图
for i in range(2):
plt.subplot(1, 2, i+1), plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
今天的内容比较短,至此,图像形态学的几个基础的运算已经全部介绍完毕,希望各位同学能理解这几个运算的原理,而不是仅仅知道了几个参数或者说几个方法的调用。
示例代码
如果有需要获取源码的同学可以在公众号回复「OpenCV」进行获取。
相关文章
- Python 图像处理 OpenCV (7):图像平滑(滤波)处理
- Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间
- Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理
- Opencv学习笔记 - 使用OpenCV,scikit-image和Python检测低对比度图像
- 【OpenCV-Python】教程:4-2 Harris角点检测
- Python:更改默认启动的python程序及其对应的安装包路径(更改pip的默认安装包的路径)图文教程之详细攻略
- Python语言学习:利用python获取当前/上级/上上级目录路径(获取路径下的最后叶目录的文件名、合并两个不同路径下图片文件名等目录/路径案例、正确加载图片路径)之详细攻略
- Python编程语言学习:包导入和模块搜索路径(包路径)简介、使用方法(python系统环境路径的查询与添加)之详细攻略
- 成功解决cv2.error: OpenCV(4.1.2) C:projectsopencv-pythonopencvmodulesimgprocsrccolor.cpp:182: err
- 已解决2.Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and wi
- 已解决2. Set PROTOCOL_BUPFERS_PYTHON_iMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and w
- 〖Python WEB 自动化测试实战篇③〗- python-selenium环境配置搭建
- python基础===八大排序算法的 Python 实现
- 学习目录-Python-opencv-图像处理
- Python-OpenCV图像处理-11-图像的直方图的反向投影
- Python-OpenCV图像处理-10-直方图的操作
- Python-OpenCV图像处理-09-图像直方图
- Python-OpenCV图像处理-07-高斯模糊
- opencv-python图像处理之让你的照片变旧
- 使用 OpenCV 和 Python 识别信用卡号
- C++版本的OpenCV 5.x编译生成opencv-python==5.x(GPU版本)接口并进行调用
- python opencv 显示图像
- Python常用内置函数(python 3.x)