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7种图像处理形态学(1)
漫水填充
激萌の小宅 小宅博客网 OpenCv基础

文章作者:激萌の小宅

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7种图像处理形态学(2)

视频讲解如下:



当前系列所有demo下载地址:

https://github.com/GaoRenBao/OpenCv4-Demo

不同编程语言对应的OpenCv版本以及开发环境信息如下: 

语言

OpenCv版本

IDE

C#

OpenCvSharp4.4.8.0.20230708

Visual Studio 2022

C++

OpenCv-4.5.5-vc14_vc15

Visual Studio 2022

Python

OpenCv-Python (4.6.0.66)

PyCharm Community Edition 2022.1.3


在上一章节中,给大家演示了,如何使用erode进行腐蚀操作,以及使用dilate进行膨胀操作,这一章节,给大家演示,如何使用morphologyEx进行七种图像处理形态学操作。

morphologyEx除了常用的七种形态学操作外,其实还有一种比较特殊的操作,叫“HitMiss”,俗称“击中击不中”,所以morphologyEx一共有8种形态学操作,这8种操作如下:

C#

C++

Python

说明

MorphTypes.Erode

MORPH_ERODE

cv2.MORPH_ERODE

0:腐蚀

MorphTypes.Dilate

MORPH_DILATE

cv2.MORPH_DILATE

1:膨胀

MorphTypes.Open

MORPH_OPEN

cv2.MORPH_OPEN

2:开运算

MorphTypes.Close

MORPH_CLOSE

cv2.MORPH_CLOSE

3:闭运算

MorphTypes.Gradient

MORPH_GRADIENT

cv2.MORPH_GRADIENT

4:梯度

MorphTypes.TopHat

MORPH_TOPHAT

cv2.MORPH_TOPHAT

5:顶帽

MorphTypes.BlackHat

MORPH_BLACKHAT

cv2.MORPH_BLACKHAT

6:黑帽

MorphTypes.HitMiss

MORPH_HITMISS

cv2.MORPH_HITMISS

7:击中击不中


MorphTypes 类的C#官方代码如下:

//
// 摘要:
//     Type of morphological operation
[Flags]
public enum MorphTypes
{
    Erode = 0,
    Dilate = 1,
    //
    // 摘要:
    //     an opening operation
    Open = 2,
    //
    // 摘要:
    //     a closing operation
    Close = 3,
    //
    // 摘要:
    //     Morphological gradient
    Gradient = 4,
    //
    // 摘要:
    //     "Top hat"
    TopHat = 5,
    //
    // 摘要:
    //     "Black hat"
    BlackHat = 6,
    //
    // 摘要:
    //     "hit and miss"
    HitMiss = 7
}


       经过站长测试发现,morphologyEx除了前七种形态学操作外,第八种HitMiss操作出现不同平台下运行结果不一样的现象,以15*15的核为基础,C#、C++、Python三个环境下HitMiss操作的对比图如下:


       通过上面的对比,你会发现C#和Python的执行效果基本是一样的,唯独C++的不一样,刚开始我还怀疑是不是我的OpenCv版本的问题,后来我把C#的OpenCvSharp3-AnyCPU版本修改成了OpenCvSharp4版本,结果发现OpenCvSharp4和OpenCvSharp3-AnyCPU的效果是一样的。C++和Python的其他OpenCv版本站长没试过,但可以肯定的是这里面肯定有个版本的OpenCv是有问题的。这种现在在前面的《支持向量机之SVM引导》章节中其实也发现过,所以大家选择OpenCv和编程语言的时候,一定要慎重。

       《支持向量机之SVM引导》:/Course?Id=1§ion=22

       OpenCvSharp4版本需要安装OpenCvSharp4和OpenCvSharp4.runtime.win两个库,不然会报错,如下图


另外七种形态学操作的对比如下:


本章节的所有代码如下:

C#版本代码

using OpenCvSharp;
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;

namespace WindowsFormsApp
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public int g_element = 15;  //核
        Mat srcImage; // 原图
        
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            // 载入原图
            srcImage = Cv2.ImRead("../../../images/girl4.jpg");
            // 显示原图
            Cv2.ImShow("【原图】", srcImage);
            // 异步操作
            new Task(() => { MyMorphology(); }).Start();
        }

        private void hScrollBar1_ValueChanged(object sender, EventArgs e)
        {
            g_element = hScrollBar1.Value;
            label1.Text = g_element.ToString();
        }

        private void MyMorphology()
        {
            // 一定要放在while外面初始化,不然会出现内存问题
            Mat out1 = new Mat();
            Mat out2 = new Mat();
            Mat out3 = new Mat();
            Mat out4 = new Mat();
            Mat out5 = new Mat();
            Mat out6 = new Mat();
            Mat out7 = new Mat();
            Mat out8 = new Mat();
            Mat des = new Mat();

            while (true)
            {
                // 定义核大小
                Mat element = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new Size(g_element, g_element));

                // 进行形态学腐蚀操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out1, MorphTypes.Erode, element);

                // 进行形态学膨胀操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out2, MorphTypes.Dilate, element);

                // 进行形态学开运算操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out3, MorphTypes.Open, element);

                // 进行形态学闭运算操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out4, MorphTypes.Close, element);

                // 进行形态学梯度操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out5, MorphTypes.Gradient, element);

                // 进行形态学顶帽操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out6, MorphTypes.TopHat, element);

                // 进行形态学黑帽操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out7, MorphTypes.BlackHat, element);

                // 进行形态学击中击不中操作 
                Cv2.CvtColor(srcImage, des, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
                Cv2.MorphologyEx(des, out8, MorphTypes.HitMiss, element);

                // 显示效果图
                Cv2.PutText(out1, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out2, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out3, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out4, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out5, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out6, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out7, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out8, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);

                Cv2.ImShow("腐蚀【效果图】", out1);
                Cv2.ImShow("膨胀【效果图】", out2);
                Cv2.ImShow("开运算【效果图】", out3);
                Cv2.ImShow("闭运算【效果图】", out4);
                Cv2.ImShow("梯度【效果图】", out5);
                Cv2.ImShow("顶帽【效果图】", out6);
                Cv2.ImShow("黑帽【效果图】", out7);
                Cv2.ImShow("击中击不中【效果图】", out8);
                Cv2.WaitKey(30);
            }
        }
    }
}


C++版本代码

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

void MyMorphology(int, void*);

int g_element = 15;  // 核
Mat srcImage;        // 原图

int main()
{
    // 载入原图
    srcImage = imread("../images/girl4.jpg");

    //// 创建滑动条窗体
    //namedWindow("【原图】", 1);
    //createTrackbar("核", "【原图】", &g_element, 100, MyMorphology);
    //MyMorphology(g_element, 0);
    //waitKey(0);

    /****** 形态学击中击不中 独立测试部分(网络资源) ******/ 

    //创建输入图像和核
    Mat input_image = (Mat_<uchar>(8, 8) <<
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255,
        0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0,
        0, 255, 255, 255, 0, 255, 0, 0,
        0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0,
        0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 0,
        0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0);

    Mat kernel = (Mat_<int>(3, 3) <<
        0, 1, 0,
        1, -1, 1,
        0, 1, 0);
    //创建输出图像,并进行变换
    Mat output_image;
    morphologyEx(input_image, output_image, MORPH_HITMISS, kernel);

    // 为便于观察,将输入图像、输出图像、核放大五十倍,显示
    // 一个小方块表示一个像素
    const int rate = 50;
    kernel = (kernel + 1) * 127;
    kernel.convertTo(kernel, CV_8U);
    resize(kernel, kernel, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
    imshow("kernel", kernel);
    resize(input_image, input_image, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
    imshow("Original", input_image);
    resize(output_image, output_image, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
    imshow("Hit or Miss", output_image);

    waitKey(0);
    return 0;
}

void MyMorphology(int, void*)
{
    // 创建窗口
    namedWindow("腐蚀【效果图】");
    namedWindow("膨胀【效果图】");
    namedWindow("开运算【效果图】");
    namedWindow("闭运算【效果图】");
    namedWindow("梯度【效果图】");
    namedWindow("顶帽【效果图】");
    namedWindow("黑帽【效果图】");
    namedWindow("击中击不中【效果图】");

    // 显示原图
    imshow("【原图】", srcImage);

    //定义核
    if (g_element <= 0) g_element = 1;
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(g_element, g_element));

    //进行形态学腐蚀操作
    Mat out1;
    morphologyEx(srcImage, out1, MORPH_ERODE, element);

    //进行形态学膨胀操作
    Mat out2;
    morphologyEx(srcImage, out2, MORPH_DILATE, element);

    //进行形态学开运算操作
    Mat out3;
    morphologyEx(srcImage, out3, MORPH_OPEN, element);

    //进行形态学闭运算操作
    Mat out4;
    morphologyEx(srcImage, out4, MORPH_CLOSE, element);

    //进行形态学梯度操作
    Mat out5;
    morphologyEx(srcImage, out5, MORPH_GRADIENT, element);

    //进行形态学顶帽操作
    Mat out6;
    morphologyEx(srcImage, out6, MORPH_TOPHAT, element);

    //进行形态学黑帽操作
    Mat out7;
    morphologyEx(srcImage, out7, MORPH_BLACKHAT, element);

    // 进行形态学击中击不中操作,需要将图像转灰度
    Mat des, out8;
    cvtColor(srcImage, des, COLOR_BGR2GRAY);
    morphologyEx(des, out8, MORPH_HITMISS, element);

    // 显示效果图
    // opencv3:CV_AA
    // opencv4:LINE_AA
    putText(out1, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out2, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out3, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out4, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out5, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out6, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out7, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out8, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);

    imshow("腐蚀【效果图】", out1);
    imshow("膨胀【效果图】", out2);
    imshow("开运算【效果图】", out3);
    imshow("闭运算【效果图】", out4);
    imshow("梯度【效果图】", out5);
    imshow("顶帽【效果图】", out6);
    imshow("黑帽【效果图】", out7);
    imshow("击中击不中【效果图】", out8);
    waitKey(30);
}


Python版本代码

import cv2
import numpy as np


# 下面是击中击不中操作测试
def demo1():
    array1 = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255],
              [0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0],
              [0, 255, 255, 255, 0, 255, 0, 0],
              [0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0],
              [0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 0],
              [0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0]]

    array2 = [[0, 1, 0], [1, -1, 1], [0, 1, 0]]

    def createAlphaMat(mat, array):
        imgH = mat.shape[0]
        imgW = mat.shape[1]
        for w in range(imgW):
            for h in range(imgH):
                mat[h, w] = array[h][w]
        return mat

    # 创建一个2通道的图片
    input_image = np.ones((8, 8), np.uint8)
    input_image = createAlphaMat(input_image, array1)

    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    kernel = createAlphaMat(kernel, array2)

    # 进行形态学击中击不中操作
    output_image = cv2.morphologyEx(input_image, cv2.MORPH_HITMISS, kernel)

    # 为便于观察,将输入图像、输出图像、核放大五十倍,显示
    # 一个小方块表示一个像素
    rate = 400
    kernel = (kernel + 1) * 127;

    kernel = cv2.resize(kernel, (rate, rate), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    cv2.imshow("kernel", kernel);

    input_image = cv2.resize(input_image, (rate, rate), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    cv2.imshow("Original", input_image);

    output_image = cv2.resize(output_image, (rate, rate), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    cv2.imshow("Hit or Miss", output_image);
    cv2.waitKey(0)


# 下面是形态学操作
def demo2():
    # 载入原图
    srcImage = cv2.imread('../images/girl4.jpg')

    # 显示原图
    cv2.imshow('image', srcImage)

    # 定义核大小
    element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15, 15))

    # 进行形态学腐蚀操作
    out1 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_ERODE, element)

    # 进行形态学膨胀操作
    out2 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_DILATE, element)

    # 进行形态学开运算操作
    out3 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_OPEN, element)

    # 进行形态学闭运算操作
    out4 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_CLOSE, element)

    # 进行形态学梯度操作
    out5 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_GRADIENT, element)

    # 进行形态学顶帽操作
    out6 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_TOPHAT, element)

    # 进行形态学黑帽操作
    out7 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_BLACKHAT, element)

    # 进行形态学击中击不中操作
    des = cv2.cvtColor(srcImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    out8 = cv2.morphologyEx(des, cv2.MORPH_HITMISS, element)

    # 显示效果图
    font = cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX  # 设置字体
    out1 = cv2.putText(out1, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out2 = cv2.putText(out2, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out3 = cv2.putText(out3, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out4 = cv2.putText(out4, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out5 = cv2.putText(out5, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out6 = cv2.putText(out6, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out7 = cv2.putText(out7, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out8 = cv2.putText(out8, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow('MORPH_ERODE', out1)
    cv2.imshow('MORPH_DILATE', out2)
    cv2.imshow('MORPH_OPEN', out3)
    cv2.imshow('MORPH_CLOSE', out4)
    cv2.imshow('MORPH_GRADIENT', out5)
    cv2.imshow('MORPH_TOPHAT', out6)
    cv2.imshow('MORPH_BLACKHAT', out7)
    cv2.imshow('MORPH_HITMISS', out8)

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    demo1()
    demo2()


7种图像处理形态学(1)
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7种图像处理形态学(2)

视频讲解如下:



当前系列所有demo下载地址:

https://github.com/GaoRenBao/OpenCv4-Demo

不同编程语言对应的OpenCv版本以及开发环境信息如下: 

语言

OpenCv版本

IDE

C#

OpenCvSharp4.4.8.0.20230708

Visual Studio 2022

C++

OpenCv-4.5.5-vc14_vc15

Visual Studio 2022

Python

OpenCv-Python (4.6.0.66)

PyCharm Community Edition 2022.1.3


在上一章节中,给大家演示了,如何使用erode进行腐蚀操作,以及使用dilate进行膨胀操作,这一章节,给大家演示,如何使用morphologyEx进行七种图像处理形态学操作。

morphologyEx除了常用的七种形态学操作外,其实还有一种比较特殊的操作,叫“HitMiss”,俗称“击中击不中”,所以morphologyEx一共有8种形态学操作,这8种操作如下:

C#

C++

Python

说明

MorphTypes.Erode

MORPH_ERODE

cv2.MORPH_ERODE

0:腐蚀

MorphTypes.Dilate

MORPH_DILATE

cv2.MORPH_DILATE

1:膨胀

MorphTypes.Open

MORPH_OPEN

cv2.MORPH_OPEN

2:开运算

MorphTypes.Close

MORPH_CLOSE

cv2.MORPH_CLOSE

3:闭运算

MorphTypes.Gradient

MORPH_GRADIENT

cv2.MORPH_GRADIENT

4:梯度

MorphTypes.TopHat

MORPH_TOPHAT

cv2.MORPH_TOPHAT

5:顶帽

MorphTypes.BlackHat

MORPH_BLACKHAT

cv2.MORPH_BLACKHAT

6:黑帽

MorphTypes.HitMiss

MORPH_HITMISS

cv2.MORPH_HITMISS

7:击中击不中


MorphTypes 类的C#官方代码如下:

//
// 摘要:
//     Type of morphological operation
[Flags]
public enum MorphTypes
{
    Erode = 0,
    Dilate = 1,
    //
    // 摘要:
    //     an opening operation
    Open = 2,
    //
    // 摘要:
    //     a closing operation
    Close = 3,
    //
    // 摘要:
    //     Morphological gradient
    Gradient = 4,
    //
    // 摘要:
    //     "Top hat"
    TopHat = 5,
    //
    // 摘要:
    //     "Black hat"
    BlackHat = 6,
    //
    // 摘要:
    //     "hit and miss"
    HitMiss = 7
}


       经过站长测试发现,morphologyEx除了前七种形态学操作外,第八种HitMiss操作出现不同平台下运行结果不一样的现象,以15*15的核为基础,C#、C++、Python三个环境下HitMiss操作的对比图如下:


       通过上面的对比,你会发现C#和Python的执行效果基本是一样的,唯独C++的不一样,刚开始我还怀疑是不是我的OpenCv版本的问题,后来我把C#的OpenCvSharp3-AnyCPU版本修改成了OpenCvSharp4版本,结果发现OpenCvSharp4和OpenCvSharp3-AnyCPU的效果是一样的。C++和Python的其他OpenCv版本站长没试过,但可以肯定的是这里面肯定有个版本的OpenCv是有问题的。这种现在在前面的《支持向量机之SVM引导》章节中其实也发现过,所以大家选择OpenCv和编程语言的时候,一定要慎重。

       《支持向量机之SVM引导》:/Course?Id=1§ion=22

       OpenCvSharp4版本需要安装OpenCvSharp4和OpenCvSharp4.runtime.win两个库,不然会报错,如下图


另外七种形态学操作的对比如下:


本章节的所有代码如下:

C#版本代码

using OpenCvSharp;
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;

namespace WindowsFormsApp
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public int g_element = 15;  //核
        Mat srcImage; // 原图
        
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            // 载入原图
            srcImage = Cv2.ImRead("../../../images/girl4.jpg");
            // 显示原图
            Cv2.ImShow("【原图】", srcImage);
            // 异步操作
            new Task(() => { MyMorphology(); }).Start();
        }

        private void hScrollBar1_ValueChanged(object sender, EventArgs e)
        {
            g_element = hScrollBar1.Value;
            label1.Text = g_element.ToString();
        }

        private void MyMorphology()
        {
            // 一定要放在while外面初始化,不然会出现内存问题
            Mat out1 = new Mat();
            Mat out2 = new Mat();
            Mat out3 = new Mat();
            Mat out4 = new Mat();
            Mat out5 = new Mat();
            Mat out6 = new Mat();
            Mat out7 = new Mat();
            Mat out8 = new Mat();
            Mat des = new Mat();

            while (true)
            {
                // 定义核大小
                Mat element = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new Size(g_element, g_element));

                // 进行形态学腐蚀操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out1, MorphTypes.Erode, element);

                // 进行形态学膨胀操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out2, MorphTypes.Dilate, element);

                // 进行形态学开运算操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out3, MorphTypes.Open, element);

                // 进行形态学闭运算操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out4, MorphTypes.Close, element);

                // 进行形态学梯度操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out5, MorphTypes.Gradient, element);

                // 进行形态学顶帽操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out6, MorphTypes.TopHat, element);

                // 进行形态学黑帽操作 
                Cv2.MorphologyEx(srcImage, out7, MorphTypes.BlackHat, element);

                // 进行形态学击中击不中操作 
                Cv2.CvtColor(srcImage, des, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
                Cv2.MorphologyEx(des, out8, MorphTypes.HitMiss, element);

                // 显示效果图
                Cv2.PutText(out1, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out2, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out3, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out4, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out5, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out6, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out7, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);
                Cv2.PutText(out8, "C#",new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2);

                Cv2.ImShow("腐蚀【效果图】", out1);
                Cv2.ImShow("膨胀【效果图】", out2);
                Cv2.ImShow("开运算【效果图】", out3);
                Cv2.ImShow("闭运算【效果图】", out4);
                Cv2.ImShow("梯度【效果图】", out5);
                Cv2.ImShow("顶帽【效果图】", out6);
                Cv2.ImShow("黑帽【效果图】", out7);
                Cv2.ImShow("击中击不中【效果图】", out8);
                Cv2.WaitKey(30);
            }
        }
    }
}


C++版本代码

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

void MyMorphology(int, void*);

int g_element = 15;  // 核
Mat srcImage;        // 原图

int main()
{
    // 载入原图
    srcImage = imread("../images/girl4.jpg");

    //// 创建滑动条窗体
    //namedWindow("【原图】", 1);
    //createTrackbar("核", "【原图】", &g_element, 100, MyMorphology);
    //MyMorphology(g_element, 0);
    //waitKey(0);

    /****** 形态学击中击不中 独立测试部分(网络资源) ******/ 

    //创建输入图像和核
    Mat input_image = (Mat_<uchar>(8, 8) <<
        0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255,
        0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0,
        0, 255, 255, 255, 0, 255, 0, 0,
        0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0,
        0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0,
        0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 0,
        0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0);

    Mat kernel = (Mat_<int>(3, 3) <<
        0, 1, 0,
        1, -1, 1,
        0, 1, 0);
    //创建输出图像,并进行变换
    Mat output_image;
    morphologyEx(input_image, output_image, MORPH_HITMISS, kernel);

    // 为便于观察,将输入图像、输出图像、核放大五十倍,显示
    // 一个小方块表示一个像素
    const int rate = 50;
    kernel = (kernel + 1) * 127;
    kernel.convertTo(kernel, CV_8U);
    resize(kernel, kernel, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
    imshow("kernel", kernel);
    resize(input_image, input_image, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
    imshow("Original", input_image);
    resize(output_image, output_image, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
    imshow("Hit or Miss", output_image);

    waitKey(0);
    return 0;
}

void MyMorphology(int, void*)
{
    // 创建窗口
    namedWindow("腐蚀【效果图】");
    namedWindow("膨胀【效果图】");
    namedWindow("开运算【效果图】");
    namedWindow("闭运算【效果图】");
    namedWindow("梯度【效果图】");
    namedWindow("顶帽【效果图】");
    namedWindow("黑帽【效果图】");
    namedWindow("击中击不中【效果图】");

    // 显示原图
    imshow("【原图】", srcImage);

    //定义核
    if (g_element <= 0) g_element = 1;
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(g_element, g_element));

    //进行形态学腐蚀操作
    Mat out1;
    morphologyEx(srcImage, out1, MORPH_ERODE, element);

    //进行形态学膨胀操作
    Mat out2;
    morphologyEx(srcImage, out2, MORPH_DILATE, element);

    //进行形态学开运算操作
    Mat out3;
    morphologyEx(srcImage, out3, MORPH_OPEN, element);

    //进行形态学闭运算操作
    Mat out4;
    morphologyEx(srcImage, out4, MORPH_CLOSE, element);

    //进行形态学梯度操作
    Mat out5;
    morphologyEx(srcImage, out5, MORPH_GRADIENT, element);

    //进行形态学顶帽操作
    Mat out6;
    morphologyEx(srcImage, out6, MORPH_TOPHAT, element);

    //进行形态学黑帽操作
    Mat out7;
    morphologyEx(srcImage, out7, MORPH_BLACKHAT, element);

    // 进行形态学击中击不中操作,需要将图像转灰度
    Mat des, out8;
    cvtColor(srcImage, des, COLOR_BGR2GRAY);
    morphologyEx(des, out8, MORPH_HITMISS, element);

    // 显示效果图
    // opencv3:CV_AA
    // opencv4:LINE_AA
    putText(out1, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out2, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out3, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out4, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out5, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out6, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out7, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(out8, "C++", Point(10, 30), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);

    imshow("腐蚀【效果图】", out1);
    imshow("膨胀【效果图】", out2);
    imshow("开运算【效果图】", out3);
    imshow("闭运算【效果图】", out4);
    imshow("梯度【效果图】", out5);
    imshow("顶帽【效果图】", out6);
    imshow("黑帽【效果图】", out7);
    imshow("击中击不中【效果图】", out8);
    waitKey(30);
}


Python版本代码

import cv2
import numpy as np


# 下面是击中击不中操作测试
def demo1():
    array1 = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255],
              [0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0],
              [0, 255, 255, 255, 0, 255, 0, 0],
              [0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0],
              [0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 0],
              [0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0]]

    array2 = [[0, 1, 0], [1, -1, 1], [0, 1, 0]]

    def createAlphaMat(mat, array):
        imgH = mat.shape[0]
        imgW = mat.shape[1]
        for w in range(imgW):
            for h in range(imgH):
                mat[h, w] = array[h][w]
        return mat

    # 创建一个2通道的图片
    input_image = np.ones((8, 8), np.uint8)
    input_image = createAlphaMat(input_image, array1)

    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    kernel = createAlphaMat(kernel, array2)

    # 进行形态学击中击不中操作
    output_image = cv2.morphologyEx(input_image, cv2.MORPH_HITMISS, kernel)

    # 为便于观察,将输入图像、输出图像、核放大五十倍,显示
    # 一个小方块表示一个像素
    rate = 400
    kernel = (kernel + 1) * 127;

    kernel = cv2.resize(kernel, (rate, rate), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    cv2.imshow("kernel", kernel);

    input_image = cv2.resize(input_image, (rate, rate), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    cv2.imshow("Original", input_image);

    output_image = cv2.resize(output_image, (rate, rate), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    cv2.imshow("Hit or Miss", output_image);
    cv2.waitKey(0)


# 下面是形态学操作
def demo2():
    # 载入原图
    srcImage = cv2.imread('../images/girl4.jpg')

    # 显示原图
    cv2.imshow('image', srcImage)

    # 定义核大小
    element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15, 15))

    # 进行形态学腐蚀操作
    out1 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_ERODE, element)

    # 进行形态学膨胀操作
    out2 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_DILATE, element)

    # 进行形态学开运算操作
    out3 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_OPEN, element)

    # 进行形态学闭运算操作
    out4 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_CLOSE, element)

    # 进行形态学梯度操作
    out5 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_GRADIENT, element)

    # 进行形态学顶帽操作
    out6 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_TOPHAT, element)

    # 进行形态学黑帽操作
    out7 = cv2.morphologyEx(srcImage, cv2.MORPH_BLACKHAT, element)

    # 进行形态学击中击不中操作
    des = cv2.cvtColor(srcImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    out8 = cv2.morphologyEx(des, cv2.MORPH_HITMISS, element)

    # 显示效果图
    font = cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX  # 设置字体
    out1 = cv2.putText(out1, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out2 = cv2.putText(out2, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out3 = cv2.putText(out3, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out4 = cv2.putText(out4, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out5 = cv2.putText(out5, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out6 = cv2.putText(out6, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out7 = cv2.putText(out7, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)
    out8 = cv2.putText(out8, "Python", (10, 30), font, 1, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow('MORPH_ERODE', out1)
    cv2.imshow('MORPH_DILATE', out2)
    cv2.imshow('MORPH_OPEN', out3)
    cv2.imshow('MORPH_CLOSE', out4)
    cv2.imshow('MORPH_GRADIENT', out5)
    cv2.imshow('MORPH_TOPHAT', out6)
    cv2.imshow('MORPH_BLACKHAT', out7)
    cv2.imshow('MORPH_HITMISS', out8)

    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
    demo1()
    demo2()