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opencv-python 图像基础处理(三)

时间:2019-09-01 16:58:29      阅读:154      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:port   mamicode   windows   膨胀   key   ros   hat   str   pen   

腐蚀操作

#腐蚀操作
import  cv2
import numpy as  np
img=cv2.imread("d:/ke.png")
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)#腐蚀操作 iterations控制腐蚀程度
erosion1 = cv2.erode(img,kernel,iterations = 2)
erosion2 = cv2.erode(img,kernel,iterations = 3)
res=np.hstack((img,erosion,erosion1,erosion2))
cv2.imshow(erosion, res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

技术图片

 

 膨胀操作

import  cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("d:/ke.png")
kernel=np.ones((3,3),np.uint8)
img_diate=cv2.dilate(img,kernel,iterations=1) #膨胀操作
img_diate1=cv2.dilate(img,kernel,iterations=2)
img_diate2=cv2.dilate(img,kernel,iterations=3)
res=np.hstack((img_diate,img_diate1,img_diate2)) #水平展示
cv2.imshow("ditae",res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

技术图片

 

 开闭运算

import  cv2
import  numpy as np
img=cv2.imread("d:/ke.png")
kernel=np.ones((3,3),np.uint8)
open=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel)#开运算:先腐蚀,后膨胀
close=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)#关运算:先膨胀,后腐蚀
res=np.hstack((open,close))
cv2.imshow("kai vs close",res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

技术图片

 

 梯度运算

#梯度运算
import  cv2
import  numpy as np
img=cv2.imread("d:/ke.png")
kernel=np.ones((3,3),np.uint8)
dilate=cv2.dilate(img,kernel,iterations=3) #膨胀
erosion=cv2.erode(img,kernel,iterations=3) #腐蚀
gradient=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel) #梯度
res=np.hstack((dilate,erosion,gradient))
cv2.imshow("show",res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

技术图片

 

 礼帽与黑帽

礼帽 = 原始输入-开运算结果

黑帽 = 闭运算-原始输入

import cv2
import numpy as  np
img=cv2.imread("d:/ke.png")
kernel=np.ones((3,3),np.uint8)
tophar=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel) #礼帽
blackhar=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel) #黑帽
res=np.hstack((tophar,blackhar))
cv2.imshow("hat",res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryAllWindows()

技术图片

 

opencv-python 图像基础处理(三)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/xujunjia/p/11442441.html

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