Principios morfológicos y escenarios de aplicación (incluido el código fuente)
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La morfología generalmente se refiere a la rama de la biología que estudia la estructura de los animales y las plantas. La morfología matemática (también conocida como álgebra de imágenes) se utiliza para representar herramientas matemáticas para analizar imágenes basadas en la morfología.
La idea básica es utilizar elementos estructurales con determinadas formas para medir y extraer las formas correspondientes en la imagen, a fin de lograr el propósito de análisis y reconocimiento de imágenes.
Las operaciones básicas del procesamiento de imágenes morfológicas son:
Aplicaciones de la morfología: eliminación de ruido, extracción de límites, relleno de áreas, extracción de componentes conectados, casco convexo, adelgazamiento, engrosamiento, etc. Áreas de valor extremo y áreas de valor mínimo; encontrar gradientes de imagen
?Antes de comprender varias operaciones morfológicas, primero veamos los elementos estructurales:
El núcleo de las operaciones de expansión y erosión es un elemento estructural. . API OpenCV:
1. Corrosión y expansión
La corrosión y la expansión son las operaciones morfológicas más básicas. En las operaciones de forma básicas, la corrosión y la expansión se dirigen a la parte blanca (resaltado).
La dilatación y la erosión pueden lograr una variedad de funciones, entre las que se incluyen principalmente:
1. Eliminar el ruido
2. La erosión segmentará (aislará) elementos independientes en la image , mientras que la dilatación conecta (une) elementos adyacentes en la imagen.
3. Encuentre el área obvia de valor máximo o el área de valor mínimo en la imagen
4. Encuentre el gradiente de la imagen
Dilatación/erosión en API opencv : (igual para ambos)
implementación de opencv:
bloat:
[Imagen cargada... (image-e5cbf7-1637738882548-13)]
1? El principio de la operación de erosión es encontrar un mínimo local y asignar este mínimo al píxel especificado por el punto de referencia. El resultado es una reducción progresiva de las áreas resaltadas de la imagen.
2? El principio de la operación de expansión es encontrar el valor máximo local y asignar este valor máximo al píxel especificado por el punto de referencia. De esta forma, las áreas resaltadas en la imagen se expandirán gradualmente.
Segundo, transformación morfológica de alto orden
Para realizar una transformación morfológica más avanzada, es necesario utilizar la función morphologyEx(), cuyo prototipo es el siguiente:
?Para la operación de parámetro de entrada (tipo de operación morfológica), hay varios parámetros que se pueden configurar:
?Operación de apertura y operación de sombrero de copa
La operación de apertura es la primera expansión de corrosión . Función: Se utiliza para eliminar objetos pequeños en imágenes, separar objetos en puntos finos y suavizar los límites de objetos más grandes sin cambiar significativamente su área o forma.
La operación de sombrero de copa es una operación de apertura de imagen que busca la diferencia entre la imagen original y la imagen original. Función:
1?: Obtener el área eliminada por la operación de apertura (comprobar el efecto de la operación de apertura)
2?: Corregir el efecto de la iluminación desigual (para objetos brillantes en fondos oscuros, elimina aberraciones ópticas)
implementación de opencv:
operación de apertura: operación de sombrero de copa: (se puede utilizar para observar el efecto de la operación de apertura)
** ? Operación cerrada y operación de tapa inferior**
La operación de cierre es la expansión seguida de la erosión. Función: Se utiliza para rellenar pequeños agujeros dentro de objetos (relleno de agujeros), conectar objetos adyacentes desconectados y suavizar los límites de los objetos sin cambiar significativamente su área o forma.
La operación de sombrero inferior solicita la imagen de diferencia entre el mapa original y la operación de cierre del mapa original. Función:
1. La operación de cierre es un proceso de eliminación de ruido, por lo que la operación de sombrero negro básicamente retiene la parte de ruido.
2? Corregir los efectos de la iluminación desigual (para objetos oscuros sobre fondos brillantes (blancos))
implementación de opencv:
Operación de cierre de tapa: Operación de tapa inferior:
** ¿Gradiente morfológico (usado para encontrar el borde de la imagen de doble lóbulo) **
El gradiente morfológico de la imagen es el mismo que el Imagen que presentamos antes Los gradientes calculados por convolución son esencialmente diferentes. Los gradientes morfológicos pueden ayudarnos a obtener bordes y contornos que conectan componentes y lograr la extracción de contornos o bordes de la imagen.
Según las diferentes operaciones morfológicas utilizadas, los gradientes morfológicos se pueden dividir en:
implementación opencv:
gradiente externo: gradiente interno:
La diferencia entre gradiente interno y gradiente externo no es grande.
? Hit and miss
El hit and miss morfológico, el hit and miss también son una combinación de operaciones morfológicas básicas, que pueden realizar operaciones de refinamiento y poda de objetos, de acuerdo con la estructura de diferentes elementos, algunas áreas especiales en la imagen binaria se pueden extraer para obtener los resultados que queremos. La operación de acierto y error también es muy útil para la coincidencia y el descubrimiento de patrones en imágenes binarias
****Pasos del algoritmo de acierto y error (dos erosiones, intersecciones):****
La transformación hit-miss es una herramienta fundamental en morfología para detectar la posición de una forma específica. Se basa en el principio de utilizar la erosión; si queremos encontrar un objetivo de forma B en la imagen A, podemos hacer esto:
opencv mundo real (usando aciertos y errores para extraer las posiciones de la red). nudos de cuerda):