开闭操作

开操作

图像形态学的重要操作之一，基于膨胀和腐蚀（背景黑色，前景白色）操作组合形成的。
主要是应用在二值图像的分析中，灰度图像也可以
开操作=先腐蚀+再膨胀
作用：消除图像中的小的干扰区域 去除噪点

闭操作

闭操作=先膨胀 +再腐蚀
作用：填充小的封闭区域

-----------提取水平或者垂直线------------

相关代码

import cv2 as cv


def open_demo(image):
    print(image.shape)
    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)
    # 结构元素 结构元素类型 核大小 如果核为（15，1）这种长条形的核，则可以提取水平或者竖直线
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))
    # 形态学操作 图像 操作（open）结构元素
    binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow("open-result", binary)


def close_demo(image):
    print(image.shape)
    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, (15, 15))
    binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_CLOSE, kernel)
    cv.imshow("close_demo", binary)


src = cv.imread("image26.jpg")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
open_demo(src)
cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

去除噪点

# 核设定为以下
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))

去水平线

# 核设定为以下
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 15))

去竖直线

# 核设定为以下
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 1))

关于结构元素

参考博客：OpenCV中的结构元素IplConvKernel及操作