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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】135. 形態學重建之粒度測定

4. 形態學圖像重建

形態學重建的核心是測地膨脹和測地腐蝕。

圖像的形態學重建涉及兩幅圖像和一個結構元：圖像 F 是標記，包含重建的起點；圖像 G 是模板，用來約束重建；結構元 B 定義連通性，通常是全 1 的 3*3 陳列。

在二值圖像中，測地腐蝕或測地膨脹是將腐蝕或膨脹結果與模板圖像 G 進行交集運算（與）或并集運算（或），在灰度圖像中的推廣則是以求最大值、最小值來取代二值的與或操作。

簡單地說，測地膨脹和測地腐蝕就是有條件的膨脹和腐蝕。膨脹或腐蝕結果與模板圖像進行交集或并集運算，從而對膨脹或腐蝕操作施加了特定的約束。

4.5 形態學粒度測定

粒度測定屬于判斷圖像中顆粒的尺寸分布的領域 。

對于二值圖像 $I(x,y)$，開發一種基于形態學重建的粒度測定的算法。

例程 10.25：基于形態學重建的粒度測定

本例是基于形態學重建的粒度測定。

# 10.25: 基于形態學重建的粒度測定imgGray = cv2.imread("../images/Fig0941a.tif", flags=0) # flags=0 灰度圖像ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化處理 (黑色背景), 本例等效于原圖像imgBinInv = cv2.bitwise_not(imgBin) # 二值圖像的補集 (白色背景)# 構造標記圖像: 采用圖像的腐蝕結果作為膨脹重建的標記element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,50), (-1,-1)) # 特征結構元，50 像素點為特征高度imgErode = cv2.erode(imgBin, kernel=element) # 對原圖像(黑色背景)腐蝕，作為標記圖像# 形態學重建mask = imgBin # 原圖像 (黑色背景) 作為掩模marker = imgErode # 腐蝕結果作為重建的標記element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3))while True:marker_pre = marker # 保存 F(n-1)dilation = cv2.dilate(marker, kernel=element) # 膨脹重建marker = cv2.bitwise_and(dilation, mask) # 原圖像作為模板用來約束重建，按位與，有 0 得 0if (marker_pre == marker).all(): # F(n)=F(n-1)?，判斷是否達到穩定收斂狀態breakimgRebuild = marker # 最終的 marker 就是重建開運算的結果imgDual = cv2.bitwise_not(imgBinInv + marker) # 重建開運算的對偶結果，不含豎線的字母# 顯示plt.figure(figsize=(9, 7))plt.subplot(231), plt.imshow(imgGray, cmap='gray'), plt.title("origin image"), plt.axis("off")plt.subplot(232), plt.imshow(imgBin, cmap='gray'), plt.title("binary image"), plt.axis("off")plt.subplot(233), plt.imshow(imgBinInv, cmap='gray'), plt.title("binary invert"), plt.axis("off")plt.subplot(234), plt.imshow(imgErode, cmap='gray'), plt.title("eroded image"), plt.axis("off")plt.subplot(235), plt.imshow(imgRebuild, cmap='gray'), plt.title("rebuild image"), plt.axis("off")plt.subplot(236), plt.imshow(imgDual, cmap='gray'), plt.title("dual rebuild"), plt.axis("off")plt.tight_layout()plt.show()

（本節完）

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】135. 形態學重建之粒度測定

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【youcans 的 OpenCV 例程200篇】135. 形态学重建之粒度测定的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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