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    開運算

    概要

    本文講解了數學形態學中的開運算, 展示了不同迭代次數下的開運算效果.

    keywords 數學形態學 開運算

    開運算Opening

    開運算是奮力抵抗的亡國君

    開運算(opening) 等于對圖像先進行腐蝕(erode) 然后進行膨脹(dilate).

    開運算其主要作用與腐蝕相似,與腐蝕操作相比,具有可以基本保持目標原有大小不變的優點。

    openbin.gif

    通常用于去除小粒噪聲。

    援引官網的例子, 你可以看到, 開運算去除背景噪點的功效.

    opening.png

    在opencv中實現開運算, 我們要通過morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 數學形態學擴展實現開運算.

    opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    

    源代碼

    src/opening_demo.py

    '''
        數學形態學 開運算 opening
    '''
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 迭代次數
    iter_time = 4
    # 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)
    # 開運算
    opening_img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,iterations=iter_time)
    
    cv2.imwrite('dao_opening_k5_iter%d.png'%(iter_time), np.hstack((img, opening_img)))
    

    迭代次數1

    dao_opening_k5_iter1

    迭代次數2

    dao_opening_k5_iter2

    迭代次數3

    dao_opening_k5_iter3

    迭代次數4

    dao_opening_k5_iter4

    迭代次數5

    dao_opening_k5_iter5

    這些操作, 映證了之前我們講過的一句話.

    開運算其主要作用與腐蝕相似

    有心的同學, 你可以比對一下, 腐蝕與開運算不同迭代次數的對比. 消退的趨勢是一致的。

    只不過, 開運算得到的圖像線條更粗一些.


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