网页布局排版技巧,wordpress主题优化,网站被降权的原因,免费大气网站模板欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列#xff0c;持续更新中 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列#xff0c;持续更新中 【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】127. 形态算法之细化
3. 形态学算法
形态学处理的主要应用是提取图像中用来表示和描述形状的元… 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列持续更新中 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列持续更新中 【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】127. 形态算法之细化
3. 形态学算法
形态学处理的主要应用是提取图像中用来表示和描述形状的元素和成分例如提取边界、连通分量、凸壳和区域骨架。 3.5 细化
细化是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度的过程也称为骨架化、“中轴转换和对称轴转换”。
形态骨架morphological skeleton是一种细化的结构指图像的骨骼部分用于描述物体的几何形状和拓扑结构是目标物体重要的拓扑描述。图像的细化是对二值图像进行骨架提取删除不需要的轮廓点只保留其骨架点。
数学形态学细化算法的主要思想是源于击中击不中变换的形态学算法。在给定一系列具有一定形状的结构元素后顺序循环地删除满足击中变换的像素。结构元 B 对前景像素集合 A 的细化可以根据击中-击不中变换来定义 A⊗BA−(A⊛B)A∩(A⊛B)c{B}{B1,B2,...Bn}A⊗{B}((...((A⊗B1)⊗B2)...)⊗Bn)A \otimes B A - (A \circledast B) A \cap (A \circledast B)^c \\ \{ B \} \{ B^1, B^2, ...B^n\} \\ A \otimes \{ B \} ((...((A \otimes B^1)\otimes B^2)...)\otimes B^n) A⊗BA−(A⊛B)A∩(A⊛B)c{B}{B1,B2,...Bn}A⊗{B}((...((A⊗B1)⊗B2)...)⊗Bn)
细化过程就是对图像不断重复地逐层边界像素的过程目标物体随着细化的进行有规律地缩小但是目标图像边界线的连接性方向性和特征点不变最终使变换图像成为单像素宽的图像骨架。
细化算法应满足以下条件 1将条形区域变成一条细线 2细线应尽可能位于原条形区域的中间 3细化应保持原图像的拓扑特性。
典型的细化算法有 Hilditch 细化算法、Deutch 细化算法、Pavlidis 细化算法、 Zhang 快速并行算法等。
细化可以突出目标的形状特点和拓扑结构减少冗余的数据和信息留下足够的有用信息来进行拓扑分析、形状分析或者原始对象的还原。图像细化广泛应用于文字识别、零件形状识别、指纹分类、印刷电路板检测、染色体分析等领域。 例程 10.15形态算法之细化算法
细化是从原来的图中去掉一些点但仍然保持原来的形状。判断一个点能否被去掉是基于 8邻域的取值进行判断内部点不能删除孤立点不能删除直线端点不能删除边界点如果去掉后不增加连通分量则可以删除。 # 10.15 形态算法之细化算法def thinning(image):array [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, \0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, \0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, \0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, \0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, \0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, \1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]h, w image.shape[0], image.shape[1]imgThin image.copy()for i in range(h):for j in range(w):if image[i, j] 0:a np.ones((9,), dtypenp.int)for k in range(3):for l in range(3):if -1(i-1k)h and -1(j-1l)w and imgThin[i-1k,j-1l]0:a[k*3l] 0sum a[0]*1 a[1]*2 a[2]*4 a[3]*8 a[5]*16 a[6]*32 a[7]*64 a[8]*128imgThin[i, j] array[sum] * 255return imgThin# 图像为灰度图像背景为白色(255)被细化物体为黑色(0)image cv2.imread(../images/imgNetrope.png, flags0) # flags0 灰度图像ret, binary cv2.threshold(image, 205, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化处理imgThin thinning(binary) # 细化算法plt.figure(figsize(9, 6))plt.subplot(131), plt.axis(off), plt.title(origin)plt.imshow(image, cmapgray, vmin0, vmax255)plt.subplot(132), plt.title(binary), plt.axis(off)plt.imshow(binary, cmapgray, vmin0, vmax255)plt.subplot(133), plt.title(thinnning), plt.axis(off)plt.imshow(imgThin, cmapgray, vmin0, vmax255)plt.tight_layout()plt.show()本节完 版权声明
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Copyright 2022 youcans, XUPT Crated2022-3-12 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列持续更新中 欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列持续更新中 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】01. 图像的读取cv2.imread 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】02. 图像的保存cv2.imwrite 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】03. 图像的显示cv2.imshow 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】04. 用 matplotlib 显示图像plt.imshow 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】05. 图像的属性np.shape 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】06. 像素的编辑img.itemset 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】07. 图像的创建np.zeros 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】08. 图像的复制np.copy 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】09. 图像的裁剪cv2.selectROI 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】10. 图像的拼接np.hstack 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】11. 图像通道的拆分cv2.split 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】12. 图像通道的合并cv2.merge 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】13. 图像的加法运算cv2.add 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】14. 图像与标量相加cv2.add 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】15. 图像的加权加法cv2.addWeight 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】16. 不同尺寸的图像加法 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】17. 两张图像的渐变切换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】18. 图像的掩模加法 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】19. 图像的圆形遮罩 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】20. 图像的按位运算 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】21. 图像的叠加 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】22. 图像添加非中文文字 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】23. 图像添加中文文字 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】24. 图像的仿射变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】25. 图像的平移 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】26. 图像的旋转以原点为中心 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】27. 图像的旋转以任意点为中心 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】28. 图像的旋转直角旋转 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】29. 图像的翻转cv2.flip 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】30. 图像的缩放cv2.resize 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】31. 图像金字塔cv2.pyrDown 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】32. 图像的扭变错切 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】33. 图像的复合变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】34. 图像的投影变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】35. 图像的投影变换边界填充 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】36. 直角坐标与极坐标的转换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】37. 图像的灰度化处理和二值化处理 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】38. 图像的反色变换图像反转 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】39. 图像灰度的线性变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】40. 图像分段线性灰度变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】41. 图像的灰度变换灰度级分层 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】42. 图像的灰度变换比特平面分层 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】43. 图像的灰度变换对数变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】44. 图像的灰度变换伽马变换 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】45. 图像的灰度直方图 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】46. 直方图均衡化 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】47. 图像增强—直方图匹配 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】48. 图像增强—彩色直方图匹配 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】49. 图像增强—局部直方图处理 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】50. 图像增强—直方图统计量图像增强 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】51. 图像增强—直方图反向追踪 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】52. 图像的相关与卷积运算 【youcans 的 OpenCV 例程200篇】53. 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