常见图像处理程人工智能算法集合.zip

## 提取椒盐噪声下的车牌号  python程序： ```Python import cv2   import numpy as np # 二值形态学运算 def morphology(img): kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (20,14)) # 腐蚀矩阵 iFushi = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_DILATE, kernel1) # 对文字腐蚀运算 cv2.imshow('fushi', iFushi) kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (40, 40)) # 膨胀矩阵 iPengzhang = cv2.morphologyEx(iFushi, cv2.MORPH_ERODE, kernel2) # 对背景进行膨胀运算 cv2.imshow('pengzhang', iPengzhang) # 背景图和二分图相减-->得到文字 jian = np.abs(iPengzhang - img) cv2.imshow("jian", jian) kernel3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3 , 6)) # 膨胀 iWenzi = cv2.morphologyEx(jian, cv2.MORPH_DILATE, kernel3) # 对文字进行膨胀运算 cv2.imshow('wenzi', iWenzi) img = cv2.imread("TEST.tif") # 1、消除椒盐噪声： # 中值滤波器 median = cv2.medianBlur(img, 5) # 消除噪声图 cv2.imshow("median-image", median) # 转化为灰度图 Grayimg = cv2.cvtColor(median, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 2、直方图均衡化： hist = cv2.equalizeHist(Grayimg) cv2.imshow('hist',hist) # 3、二值化处理： # 阈值为140 ret, binary = cv2.threshold(hist, 140, 255,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("binary-image",binary) # 二值形态处理 morphology(binary) cv2.waitKey(0) ``` python程序步骤： （一）读入图像数据  使用OpenCV库读入tiff图像 ```python img =cv2.imread("TEST.tif") ``` （二）消除椒盐噪声  使用5*5的中值滤波器滤除椒盐噪声 ```python median = cv2.medianBlur(img, 5) ``` （三）将图片数据类型转换为灰度图 ```python Grayimg = cv2.cvtColor(median, cv2.COLOR_RGB2GRAY) ``` （四）对图像进行直方图均衡化处理  ```python hist = cv2.equalizeHist(Grayimg) ``` （五）对直方图均衡化后进行二值化处理  选取阈值为140，大于140灰度值的像素置位255，低于140灰度值为0 ```python ret, binary = cv2.threshold(hist, 140, 255,cv2.THRESH_BINARY) ``` （六）对二值化图像进行腐蚀： 腐蚀掉文字部分得到背景部分，然后再对背景进行膨胀 使用（20,14）的矩形进行腐蚀操作： ```python kernel1= cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (20,14)) iFushi = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_DILATE, kernel1) ```   （七）将二分图像与腐蚀后的背景图相减 得到有效信息部分与部分噪声 ```python jian = np.abs(iPengzhang - img) ```  （八）对文字部分进行膨胀，得到较清晰的图像 ``` kernel3 =cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3 , 6)) iWenzi =cv2.morphologyEx(jian, cv2.MORPH_DILATE, kernel3) ```  （1）滤除椒盐噪声可以使用均值滤波器或中值滤波器: 分析可知：均值滤波器会引入噪声的影响，而中值滤波器可以有效滤除噪声的影响。 试验了两种滤波器后，发现均值滤波器相较中值滤波器较模糊，所以滤除椒盐噪声使用中值滤波器会好一点 （2）选取合适的阈值进行二值化处理，要做到使信息清晰，并且能够有效地分割边界。 （3）选取合适的运算矩阵进行二值形态学的运算，通过腐蚀掉有效区域，然后进行图像减法的操作，可以得到被腐蚀的区域。 （4）对于断裂处，可采用长方形的矩阵进行膨胀处理，对于黏连处，同样可以采用长方形进行腐蚀处理