求可以用于一维信号处理的数学形态学滤波的python代码,网上都是用于二维图像处理的代码。
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- ilmss 2022-08-23 17:16关注
对图像进行形态学变换。变换对象一般为灰度图或二值图,功能函数放在morphology子模块内。
1、膨胀(dilation)
原理:一般对二值图像进行操作。找到像素值为1的点,将它的邻近像素点都设置成这个值。1值表示白,0值表示黑,因此膨胀操作可以扩大白色值范围,压缩黑色值范围。一般用来扩充边缘或填充小的孔洞。
功能函数:skimage.morphology.dilation(image, selem=None)
selem表示结构元素,用于设定局部区域的形状和大小。from skimage import data import skimage.morphology as sm import matplotlib.pyplot as plt img=data.checkerboard() dst1=sm.dilation(img,sm.square(5)) #用边长为5的正方形滤波器进行膨胀滤波 dst2=sm.dilation(img,sm.square(15)) #用边长为15的正方形滤波器进行膨胀滤波 plt.figure('morphology',figsize=(8,8)) plt.subplot(131) plt.title('origin image') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.subplot(132) plt.title('morphological image') plt.imshow(dst1,plt.cm.gray) plt.subplot(133) plt.title('morphological image') plt.imshow(dst2,plt.cm.gray)
注意,如果处理图像为二值图像(只有0和1两个值),则可以调用:
skimage.morphology.binary_dilation(image, selem=None)2、腐蚀(erosion)
函数:skimage.morphology.erosion(image, selem=None)
selem表示结构元素,用于设定局部区域的形状和大小。
和膨胀相反的操作,将0值扩充到邻近像素。扩大黑色部分,减小白色部分。可用来提取骨干信息,去掉毛刺,去掉孤立的像素。from skimage import data import skimage.morphology as sm import matplotlib.pyplot as plt img=data.checkerboard() dst1=sm.erosion(img,sm.square(5)) #用边长为5的正方形滤波器进行膨胀滤波 dst2=sm.erosion(img,sm.square(25)) #用边长为25的正方形滤波器进行膨胀滤波 plt.figure('morphology',figsize=(8,8)) plt.subplot(131) plt.title('origin image') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.subplot(132) plt.title('morphological image') plt.imshow(dst1,plt.cm.gray) plt.subplot(133) plt.title('morphological image') plt.imshow(dst2,plt.cm.gray)
3、开运算(opening)
函数:skimage.morphology.openning(image, selem=None)
selem表示结构元素,用于设定局部区域的形状和大小。from skimage import io,color import skimage.morphology as sm import matplotlib.pyplot as plt img=color.rgb2gray(io.imread('d:/pic/mor.png')) dst=sm.opening(img,sm.disk(9)) #用边长为9的圆形滤波器进行膨胀滤波 plt.figure('morphology',figsize=(8,8)) plt.subplot(121) plt.title('origin image') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.title('morphological image') plt.imshow(dst,plt.cm.gray) plt.axis('off')
4、闭运算(closing)
函数:skimage.morphology.closing(image, selem=None)selem表示结构元素,用于设定局部区域的形状和大小。
先膨胀再腐蚀,可用来填充孔洞。
from skimage import io,color import skimage.morphology as sm import matplotlib.pyplot as plt img=color.rgb2gray(io.imread('d:/pic/mor.png')) dst=sm.closing(img,sm.disk(9)) #用边长为5的圆形滤波器进行膨胀滤波 plt.figure('morphology',figsize=(8,8)) plt.subplot(121) plt.title('origin image') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.title('morphological image') plt.imshow(dst,plt.cm.gray) plt.axis('off')
5、白帽(white-tophat)
函数:skimage.morphology.white_tophat(image, selem=None)
selem表示结构元素,用于设定局部区域的形状和大小。
将原图像减去它的开运算值,返回比结构化元素小的白点from skimage import io,color import skimage.morphology as sm import matplotlib.pyplot as plt img=color.rgb2gray(io.imread('d:/pic/mor.png')) dst=sm.white_tophat(img,sm.square(21)) plt.figure('morphology',figsize=(8,8)) plt.subplot(121) plt.title('origin image') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.title('morphological image') plt.imshow(dst,plt.cm.gray) plt.axis('off')
6、黑帽(black-tophat)
函数:skimage.morphology.black_tophat(image, selem=None)
selem表示结构元素,用于设定局部区域的形状和大小。
将原图像减去它的闭运算值,返回比结构化元素小的黑点,且将这些黑点反色。from skimage import io,color import skimage.morphology as sm import matplotlib.pyplot as plt img=color.rgb2gray(io.imread('d:/pic/mor.png')) dst=sm.black_tophat(img,sm.square(21)) plt.figure('morphology',figsize=(8,8)) plt.subplot(121) plt.title('origin image') plt.imshow(img,plt.cm.gray) plt.axis('off') plt.subplot(122) plt.title('morphological image') plt.imshow(dst,plt.cm.gray) plt.axis('off')
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