一：開操作（先腐蝕后膨脹）

特點：消除噪點，去除小的干擾塊，而不影響原來的圖像

import cv2 as cv
import numpy as np

def camp(val1,val2):
    pv = val1 + val2
    if pv > 255:
        return 255
    if pv < 0:
        return 0
    return pv

def open_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    for i in range(1000):　　#為灰度圖像加一些噪點
        h = np.random.random_integers(0,gray.shape[0]-1)
        w = np.random.random_integers(0, gray.shape[1]-1)
        val = np.random.random_integers(0, 255)
        gray[h,w] = camp(gray[h,w],val)

    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)　　#生成二值化圖像
    cv.imshow("binary",binary)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3))
    binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)　　#開操作，先腐蝕后膨脹，會消除一些為1的白色噪點
    cv.imshow("open_demo",binary)


src = cv.imread("./o.png")  #讀取圖片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #創(chuàng)建GUI窗口,形式為自適應
cv.imshow("input image",src)    #通過名字將圖像和窗口聯(lián)系

open_demo(src)

cv.waitKey(0)   #等待用戶操作，里面等待參數(shù)是毫秒，我們填寫0，代表是永遠，等待用戶操作
cv.destroyAllWindows()  #銷毀所有窗口

二：閉操作（先膨脹后腐蝕）

特點：可以填充閉合區(qū)域

def close_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary",binary)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(15,15))
    binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_CLOSE,kernel)
    cv.imshow("close_demo",binary)


src = cv.imread("./o.png")  #讀取圖片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #創(chuàng)建GUI窗口,形式為自適應
cv.imshow("input image",src)    #通過名字將圖像和窗口聯(lián)系

三：利用開操作完成的任務

（一）提取水平垂直線

def open_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary",binary)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(1,15))　　#修改內(nèi)核為(15,1)可以提起橫線
    binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
    cv.imshow("open_demo",binary)

原理：

kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(15,1))

（二）消除干擾線

def open_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary",binary)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3))　　#因為干擾線很細，小于我們想要的字母，先腐蝕后膨脹對字母無影響，但是對于細線在腐蝕的時候就處理掉了
    binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
    cv.imshow("open_demo",binary)

（三）提取滿足要求的形狀

getStructuringElement我們設(shè)置的內(nèi)核形狀為矩形，是可以設(shè)置其他形狀

矩形：MORPH_RECT;
交叉形：MORPH_CORSS;
橢圓形：MORPH_ELLIPSE;

參考：OpenCV---膨脹與腐蝕

def open_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary",binary)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
    binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
    cv.imshow("open_demo",binary)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV---开闭操作的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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