python -opencv形态学操作

1.服饰和膨胀

2.开运算和闭运算

3.礼帽运算和黑帽运算

1.服饰和膨胀

opencv 腐蚀通过cv2.erode实现，膨胀通过cv2.dilate实现，看一下下面代码：

from ctypes.wintypes import SIZE
from multiprocessing.pool import IMapUnorderedIterator
import cv2
import copy
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import ospath=r'D:\learn\photo\cv\dige.png'img=cv2.imread(path)def cv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)#cv2.waitKey(0),接收0，表示窗口暂停cv2.waitKey(0)#销毁所有窗口cv2.destroyAllWindows()#cv_show('img',img)kernel=np.ones((3,3),np.uint8)dila_img=cv2.dilate(img,kernel=kernel,iterations=1)#cv_show('dila_img',dila_img)kernel=np.ones((3,3),np.uint8)ero_img=cv2.erode(img,kernel=kernel,iterations=1)#cv_show('dila_img',ero_img)plt.figure(figsize=(400,600))plt.subplot(131)
plt.imshow(img)
plt.title('img')plt.subplot(132)
plt.imshow(dila_img)
plt.title('dila_img')
plt.subplot(133)
plt.imshow(ero_img)
plt.title('ero_img')
plt.show()
os.system("pause")

运行结果如下：
在这里插入图片描述

2.开运算和闭运算

1.开运算：先腐蚀，后膨胀

# 开运算，先腐蚀，后膨胀
result = cv2.morphologyEx(img, op=cv2.MORPH_OPEN,kernel=kernel, iterations=1)

2.闭运算：先膨胀，后腐蚀

result = cv2.morphologyEx(img, op=cv2.MORPH_CLOSE,kernel=kernel, iterations=1)

3.礼帽运算和黑帽运算

处理图像：
在这里插入图片描述

import copy
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import osimport cv2'''礼帽运算：原图-开运算
黑帽运算：闭运算-原图'''path=r'D:\learn\photo\cv\dige.png'img=cv2.imread(path)kernel=np.ones((5,5),np.uint8)def cv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)#cv2.waitKey(0),接收0，表示窗口暂停cv2.waitKey(0)#销毁所有窗口cv2.destroyAllWindows()tphat=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel)blhat=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel)cv_show('tphat',tphat)
cv_show('blhat',blhat)
os.system("pause")