1. 介绍
在图像处理中，二值化处理与形态学操作是非常重要的技术。二值化处理可以将图像转换为黑白两色，简化图像信息，便于后续的图像分析和处理。而形态学操作则可以通过腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作，从图像中提取出所需的特征。
本文将介绍OpenCV中的二值化处理与形态学操作的原理和应用，并给出相应的代码示例。
2. 二值化处理
二值化处理是将图像转换为黑白两色的过程。在OpenCV中，常用的二值化方法有全局阈值法、自适应阈值法和Otsu's阈值法。
2.1 全局阈值法
全局阈值法将图像的每个像素点与一个全局设定的阈值进行比较，将大于阈值的像素点设为白色，小于阈值的像素点设为黑色。
以下是使用全局阈值法进行二值化处理的代码示例：
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像读取输入图像
_, binary_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 使用全局阈值法进行二值化处理
cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2.2 自适应阈值法
自适应阈值法将图像分割为多个小区域，对每个小区域设定一个局部阈值进行比较，从而适应不同区域的亮度变化。
以下是使用自适应阈值法进行二值化处理的代码示例：
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像读取输入图像
binary_img = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2.3 Otsu's阈值法
Otsu's阈值法通过寻找图像直方图的双峰位置，自动确定最佳的阈值进行二值化处理。
以下是使用Otsu's阈值法进行二值化处理的代码示例：
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像读取输入图像
_, binary_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow('Binary Image', binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3. 形态学操作
形态学操作是一种基于图像形状的图像处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。
3.1 腐蚀
腐蚀操作可以消除图像中的孤立点和小的细节，从而使图像变得更加紧凑。
以下是使用腐蚀操作进行图像处理的代码示例：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像读取输入图像
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 定义腐蚀操作的核大小
erosion_img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('Erosion Image', erosion_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3.2 膨胀
膨胀操作可以扩大图像中的物体区域，从而填充物体的空洞和连接物体。
以下是使用膨胀操作进行图像处理的代码示例：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像读取输入图像
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 定义膨胀操作的核大小
dilation_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('Dilation Image', dilation_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3.3 开运算和闭运算
开运算和闭运算是腐蚀和膨胀操作的叠加，用于去除图像中的噪声和填充物体的空洞。
以下是使用开运算和闭运算进行图像处理的代码示例：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg', 0) # 以灰度图像读取输入图像
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 定义开闭运算的核大小
opening_img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closing_img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow('Opening Image', opening_img)
cv2.imshow('Closing Image', closing_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4. 结语
本文介绍了OpenCV中的二值化处理与形态学操作的原理和应用，并给出了相关的代码示例。通过学习和理解这些图像处理技术，我们可以在实际的图像处理任务中灵活运用，实现更多有趣和有用的效果。希望本文能对你的学习和工作有所帮助！
本文来自极简博客，作者：梦想实践者，转载请注明原文链接：OpenCV中的二值化处理与形态学操作
