Opencv 闭运算

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Opencv 闭运算是一种常用的图像处理技术,可以用于去除图像中的噪点和细小的物体,同时也可以用于图像的形态学处理。本文将详细讲解Opencv 闭运算的完整攻略,包括基本原理、方法和两个示例。

Opencv 闭运算的基本原理

Opencv 闭运算是一种基于形态学处理技术,通过对图像中的像素进行操作,可以将像素值变小,从而使得图像中的物体变消失。具体实现方法包括:

  • cv2.morphologyEx 函数:用于对图像进行形态学操作。

Opencv 闭运算的使用方法

Opencv 库提供 cv2.morphologyEx 函数,可以用于对图像进行闭运算操作。函数的基本语法如下:

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_CLOSE, kernel[, dst[, iterations[, borderType[, borderValue]]]])

其中,src 表示输入的图像,cv2.MORPH_CLOSE 表示闭运算操作,kernel 表示闭运算的核,dst 表示输出的图像,iterations 表示闭运算的次数,borderType 表示边界处理方式,borderValue 表示边界填充的值。

示例说明

下面是两个 Opencv 闭运算的示例:

示例1:使用 morphologyEx 函数对图像进行闭运算操作

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 定义闭运算核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

# 对图像进行闭运算操作
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 显示原始图像和闭运算后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('closing', closing)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码,系统会显示原始图像和闭运算后的图像。

示例2:使用 morphologyEx 函数对图像进行闭运算操作

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 定义闭运算核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

# 对图像进行闭运算操作
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)

# 显示原始图像和闭运算后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('closing', closing)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码,系统会显示原始图像和闭运算后的图像。

结论

Opencv 闭运算是一种用的图像处理技术,可以用于去除图像中的噪点和细小的物体,同时也可以用于图像的形态学处理。通过 Opencv 中的 cv2.morphologyEx 函数,可以实现对图像的闭运算操作。通过本文介绍,应该已经了解 Opencv 闭运算的基本原理、方法和两个示例说明,根据需要灵活使用。