Python |图像处理中的形态运算（开放）|S1 _图像处理

形态学操作用于提取在区域形状表示和描述中有用的图像成分。形态学操作是一种基于图像形状的基本操作。它通常在二值图像上执行。它需要两个数据源，一个是输入图像，另一个是结构化组件。形态操作符以输入图像和结构组件作为输入，然后使用集合操作符组合这些元素。输入图像中的对象根据图像形状的属性进行处理，这些属性被编码在结构化组件中。
开放与侵蚀相似，因为它倾向于从前景像素区域的边缘去除明亮的前景像素。操作员的作用是在剔除前景像素的其他区域的同时，保护与结构组件相似的前景区域，或者完全包含结构组件的前景区域。打开操作用于去除图像中的内部噪声。

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语法：cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)参数：
-> image：输入图像数组。
-> cv2.MORPH_OPEN：应用形态打开操作。
-> kernel：结构元素。

以下是解释开放形态操作的Python代码-

# Python programe to illustrate # Opening morphological operation # on an image# organizing imports import cv2 import numpy as np# return video from the first webcam on your computer. screenRead = cv2.VideoCapture( 0 )# loop runs if capturing has been initialized. while ( 1 ): # reads frames from a camera _, image = screenRead.read()# Converts to HSV color space, OCV reads colors as BGR # frame is converted to hsv hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)# defining the range of masking blue1 = np.array([ 110 , 50 , 50 ]) blue2 = np.array([ 130 , 255 , 255 ])# initializing the mask to be # convoluted over input image mask = cv2.inRange(hsv, blue1, blue2)# passing the bitwise_and over # each pixel convoluted res = cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask)# defining the kernel i.e. Structuring element kernel = np.ones(( 5 , 5 ), np.uint8)# defining the opening function # over the image and structuring element opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# The mask and opening operation # is shown in the window cv2.imshow( 'Mask' , mask) cv2.imshow( 'Opening' , opening)# Wait for 'a' key to stop the program if cv2.waitKey( 1 ) & 0xFF = = ord ( 'a' ): break# De-allocate any associated memory usage cv2.destroyAllWindows()# Close the window /Release webcam screenRead.release()

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