一:开操作(先腐蚀后膨胀)

特点:消除噪点,去除小的干扰块,而不影响原来的图像

import cv2 as cv
import numpy as np def camp(val1,val2):
pv = val1 + val2
if pv > :
return
if pv < :
return
return pv def open_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
for i in range():  #为灰度图像加一些噪点
h = np.random.random_integers(,gray.shape[]-)
w = np.random.random_integers(, gray.shape[]-)
val = np.random.random_integers(, )
gray[h,w] = camp(gray[h,w],val) ret,binary = cv.threshold(gray,,,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)  #生成二值化图像
cv.imshow("binary",binary)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(,))
binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)  #开操作,先腐蚀后膨胀,会消除一些为1的白色噪点
cv.imshow("open_demo",binary) src = cv.imread("./o.png") #读取图片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE) #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src) #通过名字将图像和窗口联系 open_demo(src) cv.waitKey() #等待用户操作,里面等待参数是毫秒,我们填写0,代表是永远,等待用户操作
cv.destroyAllWindows() #销毁所有窗口

二:闭操作(先膨胀后腐蚀)

特点:可以填充闭合区域

def close_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,binary = cv.threshold(gray,,,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("binary",binary)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(,))
binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_CLOSE,kernel)
cv.imshow("close_demo",binary) src = cv.imread("./o.png") #读取图片
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE) #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("input image",src) #通过名字将图像和窗口联系 

三:利用开操作完成的任务

(一)提取水平垂直线

def open_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,binary = cv.threshold(gray,,,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("binary",binary)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(1,15))  #修改内核为(15,1)可以提起横线
binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
cv.imshow("open_demo",binary)

原理:

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

(二)消除干扰线

def open_demo(image):
gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret,binary = cv.threshold(gray,,,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("binary",binary)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3))  #因为干扰线很细,小于我们想要的字母,先腐蚀后膨胀对字母无影响,但是对于细线在腐蚀的时候就处理掉了
binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
cv.imshow("open_demo",binary)

(三)提取满足要求的形状

getStructuringElement我们设置的内核形状为矩形,是可以设置其他形状

矩形:MORPH_RECT;
交叉形:MORPH_CORSS;
椭圆形:MORPH_ELLIPSE;

参考:OpenCV---膨胀与腐蚀

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

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