【youcans 的 OpenCV 例程200篇】135. 形态学重建之粒度测定
4. 形态学图像重建
形态学重建的核心是测地膨胀和测地腐蚀。
图像的形态学重建涉及两幅图像和一个结构元:图像 F 是标记,包含重建的起点;图像 G 是模板,用来约束重建;结构元 B 定义连通性,通常是全 1 的 3*3 陈列。
在二值图像中,测地腐蚀或测地膨胀是将腐蚀或膨胀结果与模板图像 G 进行交集运算(与)或并集运算(或),在灰度图像中的推广则是以求最大值、最小值来取代二值的与或操作。
简单地说,测地膨胀和测地腐蚀就是有条件的膨胀和腐蚀。膨胀或腐蚀结果与模板图像进行交集或并集运算,从而对膨胀或腐蚀操作施加了特定的约束。
4.5 形态学粒度测定
粒度测定属于判断图像中颗粒的尺寸分布的领域 。
对于二值图像 I ( x , y ) I(x,y) I(x,y),开发一种基于形态学重建的粒度测定的算法。
例程 10.25:基于形态学重建的粒度测定
本例是基于形态学重建的粒度测定。
# 10.25: 基于形态学重建的粒度测定
imgGray = cv2.imread("../images/Fig0941a.tif", flags=0) # flags=0 灰度图像
ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化处理 (黑色背景), 本例等效于原图像
imgBinInv = cv2.bitwise_not(imgBin) # 二值图像的补集 (白色背景)
# 构造标记图像: 采用图像的腐蚀结果作为膨胀重建的标记
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,50), (-1,-1)) # 特征结构元,50 像素点为特征高度
imgErode = cv2.erode(imgBin, kernel=element) # 对原图像(黑色背景)腐蚀,作为标记图像
# 形态学重建
mask = imgBin # 原图像 (黑色背景) 作为掩模
marker = imgErode # 腐蚀结果作为重建的标记
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3))
while True:
marker_pre = marker # 保存 F(n-1)
dilation = cv2.dilate(marker, kernel=element) # 膨胀重建
marker = cv2.bitwise_and(dilation, mask) # 原图像作为模板用来约束重建,按位与,有 0 得 0
if (marker_pre == marker).all(): # F(n)=F(n-1)?,判断是否达到稳定收敛状态
break
imgRebuild = marker # 最终的 marker 就是重建开运算的结果
imgDual = cv2.bitwise_not(imgBinInv + marker) # 重建开运算的对偶结果,不含竖线的字母
# 显示
plt.figure(figsize=(9, 7))
plt.subplot(231), plt.imshow(imgGray, cmap='gray'), plt.title("origin image"), plt.axis("off")
plt.subplot(232), plt.imshow(imgBin, cmap='gray'), plt.title("binary image"), plt.axis("off")
plt.subplot(233), plt.imshow(imgBinInv, cmap='gray'), plt.title("binary invert"), plt.axis("off")
plt.subplot(234), plt.imshow(imgErode, cmap='gray'), plt.title("eroded image"), plt.axis("off")
plt.subplot(235), plt.imshow(imgRebuild, cmap='gray'), plt.title("rebuild image"), plt.axis("off")
plt.subplot(236), plt.imshow(imgDual, cmap='gray'), plt.title("dual rebuild"), plt.axis("off")
plt.tight_layout()
plt.show()
(本节完)
版权声明:
youcans@xupt 原创作品,转载必须标注原文链接:(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/123527157)
Copyright 2022 youcans, XUPT
Crated:2022-3-18