Python-OpenCV之形态学转换

目标
　　• 学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等
　　• 我们要学习的函数有：cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx()等

原理
　　形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算，闭运算，梯度等。我们会以下图为例逐一介绍它们。

17.1 腐蚀
　　就像土壤侵蚀一样，这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉（但是前景仍然是白色）。这是怎么做到的呢？卷积核沿着图像滑动，如果与卷积核对应的原图像的所有像素值都是 1，那么中心元素就保持原来的像素值，否则就变为零。

　　这会产生什么影响呢？根据卷积核的大小靠近前景的所有像素都会被腐蚀掉（变为 0），所以前景物体会变小，整幅图像的白色区域会减少。这对于去除白噪声很有用，也可以用来断开两个连在一块的物体等。
这里我们有一个例子，使用一个 5x5 的卷积核，其中所有的值都是以。让我们看看他是如何工作的：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('j.png',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)  

结果：

17.2 膨胀
　　与腐蚀相反，与卷积核对应的原图像的像素值中只要有一个是 1，中心元素的像素值就是 1。所以这个操作会增加图像中的白色区域（前景）。一般在去噪声时先用腐蚀再用膨胀。因为腐蚀在去掉白噪声的同时，也会使前景对象变小。所以我们再对他进行膨胀。这时噪声已经被去除了，不会再回来了，但是前景还在并会增加。膨胀也可以用来连接两个分开的物体。

dilation = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)  

结果：

　　　　

17.3 开运算
　　先进性腐蚀再进行膨胀就叫做开运算。就像我们上面介绍的那样，它被用来去除噪声。这里我们用到的函数是 cv2.morphologyEx()。

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

结果：

17.4 闭运算
　　先膨胀再腐蚀。它经常被用来填充前景物体中的小洞，或者前景物体上的小黑点。

closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)  

结果：

17.5 形态学梯度
　　其实就是一幅图像膨胀与腐蚀的差别。
结果看上去就像前景物体的轮廓。

gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)  

结果：

　　　　

17.6 礼帽
　　原始图像与进行开运算之后得到的图像的差。下面的例子是用一个 9x9 的核进行礼帽操作的结果。

tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)  

结果：

17.7 黑帽
　　进行闭运算之后得到的图像与原始图像的差。

tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)  

结果：

17.8 形态学操作之间的关系
　　我们把以上集中形态学操作之间的关系列出来以供大家参考：

结构化元素
　　在前面的例子中我们使用 Numpy 构建了结构化元素，它是正方形的。但有时我们需要构建一个椭圆形/圆形的核。为了实现这种要求，提供了 OpenCV函数 cv2.getStructuringElement()。你只需要告诉他你需要的核的形状和大小。

# Rectangular Kernel
>>> cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
array([[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1]], dtype=uint8)
# Elliptical Kernel
>>> cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
array([[0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 0]], dtype=uint8)
# Cross-shaped Kernel
>>> cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(5,5))
array([[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0]], dtype=uint8)