형태학

Python으로 배우는 이미지 처리

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

이진 이미지

형태학적 필터링

이진 이미지에 적합
그레이스케일로 확장 가능

형태학적 연산

팽창
침식

구조 요소

scikit-image의 도형

from skimage import morphology


square = morphology.square(4)

[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]]

rectangle = morphology.rectangle(4, 2)

[[1 1]
 [1 1]
 [1 1]
 [1 1]]

scikit-image의 침식

from skimage import morphology


# 구조 요소를 직사각형으로 설정
selem = rectangle(12,6)


# 이진 침식으로 침식된 이미지 얻기
eroded_image = morphology.binary_erosion(image_horse, selem=selem)

scikit-image의 침식

# 결과 표시
plot_comparison(image_horse, eroded_image, 'Erosion')

기본 selem으로 이진 침식

# 기본 구조 요소로 이진 침식
eroded_image = morphology.binary_erosion(image_horse)

scikit-image의 팽창

from skimage import morphology

# 이진 팽창으로 팽창 이미지 얻기
dilated_image = morphology.binary_dilation(image_horse)


# 결과 확인
plot_comparison(image_horse, dilated_image, 'Erosion')

scikit-image의 팽창

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 이미지 처리