Python-openCV开运算实例

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('timg.jpeg',cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) #创建矩形结构单元 g=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(9,9)) #形态学处理,开运算 img_open=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,g) img_hat=img-img_open cv2.imshow('img',img) #cv2.imshow('ero 在图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，它提供了各种函数来对图像进行操作。本文主要关注的是OpenCV中的形态学运算，特别是开运算（MORPH_OPEN）。开运算是一种用于图像预处理的技术，尤其适用于去除噪声、分离物体以及细化图像边缘。 我们来看一下给定的Python代码片段。这段代码导入了必要的库，包括OpenCV（cv2）和NumPy。接着，读取了一个名为'timg.jpeg'的灰度图像。灰度图像处理是形态学运算的基础，因为这些操作通常在单通道图像上执行。 `cv2.getStructuringElement`函数用于创建一个结构元素，这里是一个9x9的矩形。结构元素决定了形态学操作的形状和大小，矩形结构元素常用于平滑处理图像边缘。在这个例子中，选择了9x9的矩形，这意味着在形态学操作时，将以这个大小的窗口移动遍历图像。 `cv2.morphologyEx`函数是OpenCV中实现形态学变换的主要函数。在这里，它执行开运算，参数cv2.MORPH_OPEN指示了我们要进行开运算。第二个参数是我们之前创建的结构元素，第三个参数则是原始图像。 开运算实际上是先对图像进行腐蚀（erosion），然后对结果进行膨胀（dilation）。腐蚀操作会消除小于结构元素的小物体，而膨胀则会在物体边界外添加像素。通过先腐蚀后膨胀，开运算可以有效地去除小的噪声点和连接物体间的狭窄缝隙。 代码中还展示了如何显示原图、开运算后的图像以及差分图像。`cv2.imshow`用于在窗口中显示图像，`cv2.waitKey(0)`会暂停程序直到用户按下任意键，`cv2.destroyAllWindows()`则会关闭所有打开的窗口。 补充知识部分提到了闭运算（MORPH_CLOSE），它是先膨胀后腐蚀的过程，通常用于连接分离的物体或者填补物体内部的小孔。与开运算不同，闭运算可以填充小洞并连接相近的对象。 开运算和闭运算在图像处理中有着广泛的应用，例如在预处理步骤中去除噪声、增强边缘或者提取特定形状。通过调整结构元素的大小和形状，可以灵活地改变处理效果以适应不同的图像处理需求。在OpenCV中，形态学运算提供了一种高效且强大的工具来处理和改进图像质量。