cv2.getStructuringElement()函數及開、閉、腐蝕、膨脹原理講解

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cv2.getStructuringElement()函數的作用是返回一個結構元素（卷積核），具體解析如下：

kernel = cv2.getStructuringElement(a,b,c): # 得到一個結構元素（卷積核）。主要用於後續的腐蝕、膨脹、開、閉等運算。
因為這些運算都是依賴於卷積核的，不同的卷積核（形狀、大小）對圖形的腐蝕、膨脹操作效果不一樣

輸入參數：
         a設定卷積核的形狀、b設定卷積核的大小、c表示描點的位置，一般 c = 1，表示描點位於中心。（下文細說）
返回值：
         返回指定形狀和尺寸的結構元素（一般是返回一個矩形）、也就是腐蝕/膨脹用的核的大小。（下文細說）

a取不同的參數會導致卷積核有不同的形狀，a參數有三個：

①：MORPH_RECT(函數返回矩形卷積核)

②：MORPH_CROSS(函數返回十字形卷積核)

③：MORPH_ELLIPSE(函數返回橢圓形卷積核)

b：用一個（x，y）的形式表示，表示卷積核有x行，y列。

腐蝕操作

①：腐蝕操作的對象是二值化圖像，二值圖像前景物體為1，背景為0，卷積核也是隻含有0和1。

②：比如這是圖像A和一個卷積核（結構元素）：

（註意A的像素點（方格）不是0就是1。B的描點（中心點）就是我們通過getStructuringElement函數中的參數c來確定的，也可以設立在其他地方）

腐蝕的步驟就是用卷積核B的描點（此處就是中心點），來對齊A中的每一個小方格，然後選取卷積核B的方格中的數據的最小值，意思就是當B的描點對齊A的邊界方格的時候，那麼B的其他四個方格可能位於A圖像中的0像素點，那麼最小值就是0，那麼就把卷積核B的描點對應的A中的小方格設為0，這就導致使用腐蝕操作後，我我們能看到的白色區域減少的原因。

kernel = cv2.getStructuringElement(a,b,c)
cv2.erode(img, kernel, iteration = 1)# 腐蝕操作

膨脹操作

原理與腐蝕操作一樣，隻不過是取最大像素值，其他地方沒差別。

kernel = cv2.getStructuringElement(a,b,c)
cv2.dilate(img, kernel, iteration = 1)# 膨脹操作

開、閉

開：先進行腐蝕運算，再進行膨脹運算。

閉：先進行膨脹運算，再進行腐蝕運算。

kernel = cv2.getStructuringElement(a,b,c)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN,kernel) # 開運算
opening = cv2.morphologyEx(ima,cv2.MORPH_CLOSE,lernel) # 閉運算

開運算和閉運算都是處理噪點用的：

開：消去一個黑圖中的很多小白點

閉：小區一個白圖中的很多小黑點 如：

原圖：

開運算：

閉運算：

總結

到此這篇關於cv2.getStructuringElement()函數及開、閉、腐蝕、膨脹原理講解的文章就介紹到這瞭,更多相關cv2.getStructuringElement()函數內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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