【scipy】 scipy.ndimage 数学形态学（Mathematical morphology）

____tz_zs笔记

形态学

形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学，往往表示的是数学形态学。

数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。

数学形态学以形态结构元素为基础对图像进行分析的数学工具。数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特征，并除去不相干的结构。通常用于处理二值图像。

形态学目的

• 图像预处理（去噪声，简化形状）
• 增强物体结构（抽取骨骼，细化，粗化，凸包，物体标记）
• 从背景中分隔物体
• 物体量化描述（面积，周长，投影，Euler-Poincare特征）

 

腐蚀和膨胀

首先需要注意，腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。

腐蚀和膨胀基本上是所有形态学操作的基础，除此之外还有补集（即二值图全部取反的操作，0变1，1变0），和反射（将所有坐标去反）。

膨胀：

 

• 桥接缝隙（缝隙点为0，且宽度比SE的宽度小）
• 消除细小的黑点（二值图像中的0，黑点比SE小）

 

腐蚀：

 

• 消除“桥梁”（细线装的白色条纹，值为1，宽度小于SE的宽度）
• 消除细小的白点（二值图像中的1，白点比SE小）

 

开操作和闭操作

 

简单来说所谓开操作和闭操作就是把腐蚀和膨胀结合起来，先腐蚀后膨胀就是开，膨胀后腐蚀就是关。

开操作，一般会平滑物体轮廓，断开较窄的狭颈（细长的白色线条），所以叫开，并消除细小的突出物。

闭操作，一般也会平滑物体轮廓，但与开操作相反，弥合较窄的间断和细长的沟壑，所以叫闭，消除小的空洞，填补轮廓线的中的断裂。

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# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: tz_zs 数学形态学 """import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import ndimagesquare = np.zeros((32, 32)) square[10:15, 10:20] = 1 square[16:20, 10:20] = 1 square[22:28, 10:20] = 1square[4:8, 10] = 1 square[4:8, 12] = 1x, y = (np.random.random((2, 15)) * 32).astype(np.int) square[x, y] = 1plt.imshow(square) plt.show() # 图1# 腐蚀 square_erosion = ndimage.binary_erosion(square) plt.imshow(square_erosion) plt.show() # 图2# 膨胀 square_dilation = ndimage.binary_dilation(square) plt.imshow(square_dilation) plt.show() # 图3# 开运算 square_open = ndimage.binary_opening(square) plt.imshow(square_open) plt.show() # 图4# 闭运算 square_closing = ndimage.binary_closing(square) plt.imshow(square_closing) plt.show() # 图5

·图1

·图2

·图3

·图4

·图5

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参考资料：

https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721

https://blog.csdn.net/tonyshengtan/article/details/42119773

总结

以上是生活随笔为你收集整理的【scipy】 scipy.ndimage 数学形态学（Mathematical morphology）的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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