python实现开闭操作

目录：

开闭操作的作用

（一）开操作

（二）闭操作

（三）开操作完成其他任务

（1）提取水平垂直线

（2）消除干扰线

（3）提取满足要求的形状

开闭操作的作用：

（一）开操作（特点作用：消除噪点-----去除小的干扰块，而不影响原来的图像。先腐蚀后膨胀）

 1 import cv2 as cv
 2 import numpy as np
 3
 4 def camp(val1,val2):
 5     pv = val1 + val2
 6     if pv > 255:
 7         return 255
 8     if pv < 0:
 9         return 0
10     return pv
11
12 def open_demo(image):
13     gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
14     for i in range(1000):　　#为灰度图像加一些噪点
15         h = np.random.random_integers(0,gray.shape[0]-1)
16         w = np.random.random_integers(0, gray.shape[1]-1)
17         val = np.random.random_integers(0, 255)
18         gray[h,w] = camp(gray[h,w],val)
19
20     ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)　　#生成二值化图像
21     cv.imshow("binary",binary)
22     kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3))#结构元素，矩形大小3*3
23     binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)　　#支持形态学的函数，此参数为开操作，先腐蚀后膨胀，会消除一些为1的白色噪点
24     cv.imshow("open_demo",binary)
25
26
27 src = cv.imread("./o.png")  #读取图片
28 cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
29 cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系
30
31 open_demo(src)
32
33 cv.waitKey(0)   #等待用户操作，里面等待参数是毫秒，我们填写0，代表是永远，等待用户操作
34 cv.destroyAllWindows()  #销毁所有窗口

（二）闭操作（特点：可以填充闭合区域。先膨胀后腐蚀）

 1 def close_demo(image):
 2     gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
 3     ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
 4     cv.imshow("binary",binary)
 5     kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(15,15))
 6     binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_CLOSE,kernel)
 7     cv.imshow("close_demo",binary)
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10 src = cv.imread("./o.png")  #读取图片
11 cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
12 cv.imshow("input image",src)    #通过名字将图像和窗口联系

（三）开操作完成其他任务

（1）提取水平垂直线

1 def open_demo(image):
2     gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
3     ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)
4     cv.imshow("binary",binary)
5     kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(1,15))　　#修改内核为(15,1)可以提起横线，水平-竖直。
6     binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
7     cv.imshow("open_demo",binary)

原理：

1 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(1,15))

（2）消除干扰线

1 def open_demo(image):
2     gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
3     ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)
4     cv.imshow("binary",binary)
5     kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3))　　#因为干扰线很细，小于我们想要的字母，先腐蚀后膨胀对字母无影响，但是对于细线在腐蚀的时候就处理掉了
6     binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
7     cv.imshow("open_demo",binary)

（3）提取满足要求的形状

getStructuringElement我们设置的内核形状为矩形，是可以设置其他形状

矩形：MORPH_RECT;
交叉形：MORPH_CORSS;
椭圆形：MORPH_ELLIPSE;

1 def open_demo(image):
2     gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
3     ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
4     cv.imshow("binary",binary)
5     kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE,(5,5))
6     binary = cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel)
7     cv.imshow("open_demo",binary)

参考：

https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9277688.html