形態學

Python 影像處理

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

二值影像

形態學濾波

更適用於二值影像
可延伸至灰階

形態學運算

膨脹
侵蝕

結構元素

scikit-image 的形狀

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]]

在 scikit-image 中做侵蝕

from skimage import morphology


# 設定長方形結構元素
selem = rectangle(12,6)


# 使用二值侵蝕取得侵蝕後影像
eroded_image = morphology.binary_erosion(image_horse, selem=selem)

在 scikit-image 中做侵蝕

# 顯示結果
plot_comparison(image_horse, eroded_image, 'Erosion')

使用預設結構元素的二值侵蝕

# 使用預設結構元素的二值侵蝕
eroded_image = morphology.binary_erosion(image_horse)

在 scikit-image 中做膨脹

from skimage import morphology

# 以二值膨脹取得膨脹後影像
dilated_image = morphology.binary_dilation(image_horse)


# 檢視結果
plot_comparison(image_horse, dilated_image, 'Erosion')

在 scikit-image 中做膨脹

一起來練習吧！

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