文章目录
- 前言
- 一、形态学操作是什么?
- 二、使用步骤:
-
- 1.引入库
- 2.读入数据
- 3.操作步骤
- 4.显示结果
- 5.结果展示
- 三、总结
前言 案例 Fu Xianjun. All Rights Reserved.
随着当今世界的发展,计算机视觉技术的应用越来越广泛。伴随着硬件设备的不断升级,构造复杂的计算机视觉应用变得越来越容易了。OpenCV像是一个黑盒,让我们专注于视觉应用的开发,而不必过多的关注基础图象处理的具体细节。
一、形态学操作是什么? 形态学主要从图像内提取分量信息,通常对于表达和描绘图像的形状具有重要意义。
形态学操作主要包含:腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、礼帽运算、黑帽运算等系列操作。
二、使用步骤: 【人工智能|OpenCV之形态学操作(消除文章批注)】原图展示:
文章图片
1.引入库
import cv2
import numpy as np
2.读入数据
a = cv2.imread('lizi.png',0)
3.操作步骤
y = cv2.threshold(a,200,255,0)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(100,1))
b = cv2.morphologyEx(a,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel)
dst = 255-b
4.显示结果
cv2.imshow("a",a) #在窗口中显示图片
cv2.imshow("dst",dst) #在窗口中显示图片
cv2.waitKey(0)#获取按键的ASCLL码
cv2.destroyAllWindows()#释放所有的窗口
5.结果展示
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三、总结 这里对文章进行总结:
以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了OpenCV的形态学操作的使用,而数字图像处理提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
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