opencv 字符图象开运算闭运算_OpenCV学习记录一

「爱情、让人受尽委屈。」 2023-01-02 05:22 12阅读 0赞

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一、一般使用Python中的cv2库。

读取图像：img=cv2.imread('name') \#彩色 img=cv2.imread('name',cv2.IMREAD\_GRAYSCALE) \#黑白图像

图像保存：cv2.imwrite('mycat.jpg',img)

视屏：读取视屏：①cv2.VideoCapture\{'name.mp4'\}可以捕获摄像头，用数字来控制不同设备，例如：0,1 ②如果是视频文件，直接指定路径即可。

cv2库中三种通道为BGR，排序分别为0,1，2，当只保留R通道时，代码如下：

img=cv2.imread('cat.jpg  ')
    cur_img=img.copy()
    #只保留R
    cur_img[:,:,0]=0
    cur_img[:,:,1]=0
    cv2.imshow('R',cur_img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

二、边界填充

边界填充有几种方式，但是效果的是一样的，只是边缘复制的不一样。具体见下图代码

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三、数值计算

当把图片加上数值时，就是图片的每个像素点都加上这个数。

四、图像处理

4。1、图像阈值

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4.2、图像平滑

1）均值滤波

要构造一个**卷积和**的矩阵，大小可以为3**3，5\*5…**等等。矩阵为 全一矩阵。然后跟图像进行卷积求和。如下程序：

#均值滤波
    blur=cv2.blur(img,(3,3))
    cv2.imshow('blur',blur)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

2）方框滤波

#方框滤波，基本和均值滤波一样
    box=cv2.boxFilter(img,-1,(3,3),normalize=True)
    cv2.imshow('box',box)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

3）高斯滤波

相当于更重视中间的数值

aussian=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),1)

4）中值滤波

median=cv2.medianBlur(img,5)

四、图像形态学操作

1）腐蚀操作

一般图片是二值化数据，即只有黑白两种颜色。

kernel=np.ones((3,3),np.uint8)
    erosion=cv2.erode(img,kernel,iterations=1)

kernel为腐蚀所需要的矩阵。

2）膨胀操作

跟腐蚀操作互为相反

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3）开运算与并运算

开运算：先腐蚀，再膨胀

并运算：先膨胀后腐蚀

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4）梯度运算

梯度=膨胀－腐蚀

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morphologyEx表示为形态学。

5）礼帽与黑帽

礼帽=原始输入-开运算结果

黑帽=闭运算-原始输入口

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