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影像的侵蝕與膨脹

這篇教學會介紹兩種 OpenCV 的影像形態學處理:侵蝕 ( Erosion ) 和膨脹 ( Dilation ),透過這兩種處理方式,能夠實現去除雜訊或是連接破碎景物的功能。

快速導覽:

因為程式中的 OpenCV 會需要使用鏡頭或 GPU,所以請使用本機環境 ( 參考:使用 Python 虛擬環境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 進行實作 ( 參考:使用 Anaconda ) ,並安裝 OpenCV 函式庫 ( 參考:OpenCV 函式庫 )。

什麼是侵蝕 ( Erosion )?

當空間中有兩個集合 ( A 集合和 B 集合 ),當 A 集合的部分空間被 B 集合所取代,則稱之為「侵蝕 ( Erosion )」,通常進行侵蝕後的影像,黑色區域會擴張,白色區域會縮小。

Python 教學 - OpenCV 教學 - 影像的侵蝕與膨脹 - Erosion

什麼是膨脹 ( Dilation )?

當空間中有兩個集合 ( A 集合和 B 集合 ),當 A 集合的部分空間擴張到 B 集合,則稱之為「膨脹 ( Dilation )」,通常進行膨脹後的影像,白色區域會擴張,黑色區域會縮小。

Python 教學 - OpenCV 教學 - 影像的侵蝕與膨脹 - Dilation

如何使用侵蝕與膨脹?

在進行影像的侵蝕或膨脹之前,需要使用 cv2.getStructuringElement 方法,執行後會返回指定大小和形狀的結構元素,接著就會參考這些結構元素進行侵蝕或膨脹,使用方法如下:

kernel = cv2.getStructuringElement(shape, ksize)
# 返回指定大小形狀的結構元素
# shape 的內容:cv2.MORPH_RECT ( 矩形 )、cv2.MORPH_CROSS ( 十字交叉 )、cv2.MORPH_ELLIPSE ( 橢圓形 )
# ksize 的格式:(x, y)

img = cv2.erode(img, kernel)   # 侵蝕
img = cv2.dilate(img, kernel)  # 擴張

透過侵蝕與膨脹,去除影像中的雜訊

下方的程式碼執行後,會先將圖片進行侵蝕,侵蝕後,比較小的白色圓點就會因為侵蝕而消失,接著再進行膨脹,就可以將主體結構恢復原本的大小,實現去除雜訊的效果 ( 恢復原本大小後,邊緣會因為計算的緣故不如原本的銳利 ),這種做法常搭配邊緣偵測、黑白二值化等方法,應用在文字辨識或影像辨識的領域。

import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
cv2.imshow('oxxostudio1', img)   # 原始影像

img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (11, 11))

img = cv2.erode(img, kernel)     # 先侵蝕,將白色小圓點移除
cv2.imshow('oxxostudio2', img)   # 侵蝕後的影像

img = cv2.dilate(img, kernel)    # 再膨脹,白色小點消失
cv2.imshow('oxxostudio3', img)   # 膨脹後的影像

cv2.waitKey(0)                   # 按下 q 鍵停止
cv2.destroyAllWindows()

Python 教學 - OpenCV 教學 - 影像的侵蝕與膨脹 - 去除影像中的雜訊

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