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    數學形態學梯度

    概要

    數學形態學梯度, 就是為了獲得圖像的邊緣.

    keywords 數學形態學 圖像邊緣

    數學形態學梯度 gradient-明確國界

    關于數學形態學, 阿凱這里簡單提一下.

    數學形態學梯度 = 圖像膨脹 - 圖像腐蝕 從而獲取到圖像的邊緣.

    gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
    

    源代碼
    src/gradient_demo_v1.py

    '''
        數學形態學 獲取形態學梯度 gradient
    '''
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 讀入灰度圖
    img = cv2.imread("dao-bin.png", flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 創建 核
    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    # 獲取形態學梯度
    gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
    
    cv2.imwrite('dao_gradient_k5.png', np.hstack((img, gradient)))
    

    dao_gradient_k5

    阿凱用opencv自帶的邏輯運算, 也可以實現形態學梯度.

    別著急, 在二值化邏輯運算阿凱會介紹opencv的二進制邏輯運算.

    源代碼

    src/gradient_demo_v2.py

    '''
        數學形態學 獲取形態學梯度 gradient
    '''
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 讀入灰度圖
    img = cv2.imread("dao-bin.png", flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 創建 核
    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    # 獲取形態學梯度
    erode = cv2.erode(img, kernel)
    dilate = cv2.dilate(img,kernel)
    gradient = cv2.bitwise_xor(dilate, erode)
    
    cv2.imwrite('dao_gradient_k5_v2.png', np.hstack((img, gradient)))
    

    dao_gradient_k5_v2


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