膨胀腐蚀-利用直线模板和圆模板及python-opencv代码实现

也是这几天做项目才理解到，原来膨胀腐蚀还可以利用线条模板和圆的模板去做，之前都是使用矩形模板去做的。

先介绍一下opencv中膨胀腐蚀经常用到的函数： cv2.erode()/cv2.dilate()/cv2.morphologyEx()

我们经常直接如下方式使用上面的函数。

第一个参数：需要处理的二值化后的图片
第二个参数：kernel，可以设置为None，也可以自己设置一个kernel，可以是矩形、圆形、线性等。（就看你想提取那种类型的物体了）
第三个参数：迭代次数

dilate_img = cv2.dilate(thresholdImg, None, iterations=3)  # dilate膨胀
erode_img = cv2.erode(dilate_img, None, iterations=3)  # erode腐蚀

关于kernel的设计，可以用下面这个函数，也可以用自己设计

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 椭圆结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))  # 十字结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))  # 矩形结构

如果是想自己生成模板，举个例子，生成圆的模板，可以如下：

r = 7  # r是半径
kernel = np.zeros((r, r), np.uint8)
# https://vimsky.com/examples/usage/python-opencv-cv2-circle-method.html
cv2.circle(kernel, (int(r / 2), int(r / 2)), int(r / 2), 1, -1)  # 用-1表示厚度，用1填满整个圆

举例说明一下

需要处理的图片如下：

import cv2
import numpy as np"""直线膨胀腐蚀"""
img = cv2.imread("pic.png", 0)
# cv2.imshow("img", img)t, thresholdImg = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# cv2.imshow("thresholdImg", thresholdImg)# 生成一个行向量1x40
element_heng = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (40, 1))
# 生成一个列向量40x1
element_shu = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 40))# 开操作
heng = cv2.morphologyEx(thresholdImg, cv2.MORPH_OPEN, element_heng)
shu = cv2.morphologyEx(thresholdImg, cv2.MORPH_OPEN, element_shu)cv2.imshow("shu", shu)
cv2.imshow("heng", heng)cv2.waitKey(0)

处理的结果如下所示

当然，上面是使用了opencv的内置函数去生成模板，也可以自己手写一个

import cv2
import numpy as np"""直线膨胀腐蚀"""
img = cv2.imread("pic.png", 0)
t, thresholdImg = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
kernel1 = np.ones((1, 40), np.uint8)
kernel2 = np.ones((40, 1), np.uint8)heng = cv2.morphologyEx(thresholdImg, cv2.MORPH_OPEN, kernel1)
shu = cv2.morphologyEx(thresholdImg, cv2.MORPH_OPEN, kernel2)cv2.imshow("shu", shu)
cv2.imshow("heng", heng)cv2.waitKey(0)

后面如果有新的理解，再做补充吧，欢迎评论区交流~

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先介绍一下opencv中膨胀腐蚀经常用到的函数： cv2.erode()/cv2.dilate()/cv2.morphologyEx()

举例说明一下

后面如果有新的理解，再做补充吧，欢迎评论区交流~

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