【OpenCV】66 图像形态学—开闭操作时候结构元素应用演示 OpenCV

66 图像形态学—开闭操作时候结构元素应用演示代码

import cv2 as cv import numpy as npdef open_demo(): src = https://www.it610.com/article/cv.imread("../images/fill.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src)# 图像二值化 gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) cv.imshow("binary1", binary)# 开操作 se1 = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (20, 1), (-1, -1)) binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, se1) cv.imshow("binary", binary)# 提取轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for c in range(len(contours)): x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[c]) y = y - 10 h = 12 cv.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 1, 8, 0) cv.imshow("result", src)def close_demo(): src = https://www.it610.com/article/cv.imread("../images/morph3.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src)# 图像二值化 gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)# 闭操作 se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (15, 15), (-1, -1)) binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_CLOSE, se) cv.imshow("close", binary)close_demo() # open_demo() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

实验结果

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解释 【【OpenCV】66 图像形态学—开闭操作时候结构元素应用演示】OpenCV中图像形态学开操作与闭操作，根据结构元素的不同可以实现不同的二值图像处理效果，我们可以通过下面的结构元素对图像进行开操作，提取二值图像中水平与垂直线，这个方法比霍夫直线检测要好用得多，在一些应用场景中会特别有用，图像分析、OCR布局分析中形态学操作十分重要，我们通过两个例子来说明开闭操作的作用。
一，开操作提取水平线，实现填空题横线位置提取
结构元素大小为20x1
第一张图与第二张图，是开操作提取填空题中水平横线的操作，其步骤分为：

转灰度
转二值，可选降噪
形态学操作，提取水平线
轮廓发现，确定位置

二，闭操作实现不同层次的轮廓填充
结构元素分为两种：
矩形结构元素25x25大小
圆形结构元素15x15大小
第三张图、第四张图像对应闭操作的相关运行结果。
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