形态学

Python 图像处理

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

二值图像

形态学滤波

更适用于二值图像
也可扩展到灰度图

形态学运算

膨胀
腐蚀

结构元素

scikit-image 中的形状

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-image 中的腐蚀

from skimage import morphology


# 使用矩形结构元素
selem = rectangle(12,6)


# 二值腐蚀得到腐蚀后的图像
eroded_image = morphology.binary_erosion(image_horse, selem=selem)

scikit-image 中的腐蚀

# 显示结果
plot_comparison(image_horse, eroded_image, 'Erosion')

默认结构元素的二值腐蚀

# 使用默认结构元素进行二值腐蚀
eroded_image = morphology.binary_erosion(image_horse)

scikit-image 中的膨胀

from skimage import morphology

# 进行二值膨胀，得到膨胀图
dilated_image = morphology.binary_dilation(image_horse)


# 查看结果
plot_comparison(image_horse, dilated_image, 'Erosion')

scikit-image 中的膨胀

Passons à la pratique !

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