该系列文章是讲解Python
OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~

同时推荐作者的C++图像系列知识:
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前文参考:
[Python图像处理] 一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数
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[Python图像处理] 二.OpenCV+Numpy库读取与修改像素
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<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82347501>
[Python图像处理] 六.图像缩放、图像旋转、图像翻转与图像平移
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82454335>
[Python图像处理] 七.图像阈值化处理及算法对比
<https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/83548652>

本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法,基础性知识希望对您有所帮助。
1.基础理论
2.图像腐蚀代码实现
3.图像膨胀代码实现


PS:文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数,同时部分参考网易云视频,推荐大家去学习。同时,本篇文章涉及到《计算机图形学》基础知识,请大家下来补充。


PSS:文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数,同时部分参考网易云lilizong老师的视频,推荐大家去学习。同时,本篇文章涉及到《计算机图形学》基础知识,请大家下来补充。

PSS:2019年1~2月作者参加了CSDN2018年博客评选,希望您能投出宝贵的一票。我是59号,Eastmount,杨秀璋。投票地址:
https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2018/index
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五年来写了314篇博客,12个专栏,是真的热爱分享,热爱CSDN这个平台,也想帮助更多的人,专栏包括Python、数据挖掘、网络爬虫、图像处理、C#、Android等。现在也当了两年老师,更是觉得有义务教好每一个学生,让贵州学子好好写点代码,学点技术,"师者,传到授业解惑也",提前祝大家新年快乐。2019我们携手共进,为爱而生。

<>一. 基础知识

(注:该部分参考作者论文《一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法》)


图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大;腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。

1.图像膨胀
膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下:

该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫描图像中的每一个像素点,用模板元素与二值图像元素做“与”运算,如果都为0,那么目标像素点为0,否则为1。从而计算B覆盖区域的像素点最大值,并用该值替换参考点的像素值实现膨胀。下图是将左边的原始图像A膨胀处理为右边的效果图A⊕B。
处理结果如下图所示:
2.图像腐蚀
腐蚀的运算符是“-”,其定义如下:

该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理,通过模板B与图像A进行卷积计算,得出B覆盖区域的像素点最小值,并用这个最小值来替代参考点的像素值。如图所示,将左边的原始图像A腐蚀处理为右边的效果图A-B。
处理结果如下图所示:

<>二. 图像腐蚀代码实现

1.基础理论

形态学转换主要针对的是二值图像(0或1)。图像腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。其主要包括两个输入对象:
(1)二值图像
(2)卷积核
卷积核是腐蚀中的关键数组,采用numpy库可以生成。卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像,如下图所示:

被扫描到的原始图像中的像素点,只有当卷积核对应的元素值均为1时,其值才为1,否则其值修改为0。换句话说,遍历到的黄色点位置,其周围全部是白色,保留白色,否则变为黑色,图像腐蚀变小。
2.函数原型
图像腐蚀主要使用的函数为erode,其原型如下:
dst = cv2.erode(src, kernel, iterations)
参数dst表示处理的结果,src表示原图像,kernel表示卷积核,iterations表示迭代次数。下图表示5*5的卷积核,可以采用函数
np.ones((5,5), np.uint8) 构建。
注意:迭代次数默认是1,表示进行一次腐蚀,也可以根据需要进行多次迭代,进行多次腐蚀。
3.代码实现
完整代码如下所示:
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread(
'test01.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED) #设置卷积核 kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像腐蚀处理 erosion = cv2.erode(src, kernel) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.imshow
("result", erosion) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下图所示:
由图可见,干扰的细线被进行了清洗,但仍然有些轮廓,此时可设置迭代次数进行腐蚀。
erosion = cv2.erode(src, kernel,iterations=9)

输出结果如下图所示:


<>三. 图像膨胀代码实现

1.基础理论
图像膨胀是腐蚀操作的逆操作,类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大,线条变粗了,主要用于去噪。
(1) 图像被腐蚀后,去除了噪声,但是会压缩图像。
(2) 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并且保持原有形状。

它也包括两个输入对象:
(1)二值图像或原始图像
(2)卷积核
卷积核是腐蚀中的关键数组,采用numpy库可以生成。卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像,如下图所示:

被扫描到的原始图像中的像素点,当卷积核对应的元素值只要有一个为1时,其值就为1,否则为0。

2.函数原型
图像膨胀主要使用的函数为dilate,其原型如下:
dst = cv2.dilate(src, kernel, iterations)
参数dst表示处理的结果,src表示原图像,kernel表示卷积核,iterations表示迭代次数。下图表示5*5的卷积核,可以采用函数
np.ones((5,5), np.uint8) 构建。
注意:迭代次数默认是1,表示进行一次膨胀,也可以根据需要进行多次迭代,进行多次膨胀。通常进行1次膨胀即可。
3.代码实现
完整代码如下所示:
#encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np #读取图片 src = cv2.imread(
'test02.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED) #设置卷积核 kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像膨胀处理 erosion = cv2.dilate(src, kernel) #显示图像 cv2.imshow("src", src) cv2.
imshow("result", erosion) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果如下所示:

图像去噪通常需要先腐蚀后膨胀,这又称为开运算,下篇文章将详细介绍。如下图所示:
erosion = cv2.erode(src, kernel)
result = cv2.dilate(erosion, kernel)


希望文章对大家有所帮助,如果有错误或不足之处,还请海涵。最近经历的事情太多,有喜有悲,关闭了朋友圈,希望通过不断学习和写文章来忘记烦劳,将忧郁转换为动力。哎,总感觉自己在感动这个世界,帮助所有人,而自己却…保重。
(By:Eastmount 2018-10-31 下午4点 https://blog.csdn.net/Eastmount/)
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