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cv2.getStructuringElement()函数及开、闭、腐蚀、膨胀原理讲解

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cv2.getStructuringElement()函数的作用是返回一个结构元素(卷积核),具体解析如下:

kernel = cv2.getStructuringElement(a,b,c): # 得到一个结构元素(卷积核)。主要用于后续的腐蚀、膨胀、开、闭等运算。
因为这些运算都是依赖于卷积核的,不同的卷积核(形状、大小)对图形的腐蚀、膨胀操作效果不一样

输入参数:
         a设定卷积核的形状、b设定卷积核的大小、c表示描点的位置,一般 c = 1,表示描点位于中心。(下文细说)
返回值:
         返回指定形状和尺寸的结构元素(一般是返回一个矩形)、也就是腐蚀/膨胀用的核的大小。(下文细说)

a取不同的参数会导致卷积核有不同的形状,a参数有三个:

①:MORPH_RECT(函数返回矩形卷积核)

②:MORPH_CROSS(函数返回十字形卷积核)

③:MORPH_ELLIPSE(函数返回椭圆形卷积核)

b:用一个(x,y)的形式表示,表示卷积核有x行,y列。

腐蚀操作

①:腐蚀操作的对象是二值化图像,二值图像前景物体为1,背景为0,卷积核也是只含有0和1。

②:比如这是图像A和一个卷积核(结构元素):

(注意A的像素点(方格)不是0就是1。B的描点(中心点)就是我们通过getStructuringElement函数中的参数c来确定的,也可以设立在其他地方)

腐蚀的步骤就是用卷积核B的描点(此处就是中心点),来对齐A中的每一个小方格,然后选取卷积核B的方格中的数据的最小值,意思就是当B的描点对齐A的边界方格的时候,那么B的其他四个方格可能位于A图像中的0像素点,那么最小值就是0,那么就把卷积核B的描点对应的A中的小方格设为0,这就导致使用腐蚀操作后,我我们能看到的白色区域减少的原因。

kernel = cv2.getStructuringElement(a,b,c)
cv2.erode(img, kernel, iteration = 1)# 腐蚀操作

膨胀操作

原理与腐蚀操作一样,只不过是取最大像素值,其他地方没差别。

kernel = cv2.getStructuringElement(a,b,c)
cv2.dilate(img, kernel, iteration = 1)# 膨胀操作

开、闭

开:先进行腐蚀运算,再进行膨胀运算。

闭:先进行膨胀运算,再进行腐蚀运算。

kernel = cv2.getStructuringElement(a,b,c)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN,kernel) # 开运算
opening = cv2.morphologyEx(ima,cv2.MORPH_CLOSE,lernel) # 闭运算

开运算和闭运算都是处理噪点用的:

开:消去一个黑图中的很多小白点

闭:小区一个白图中的很多小黑点 如:

原图:

开运算:

闭运算:

总结

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