[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算

eastmount 发表于 2021/08/13 01:30:43 2021/08/13
【摘要】 该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实。基础性知识希望对您有帮助。

前面的第十篇文章讲解过图形形态学变换——顶帽运算和黑帽运算,本篇文章继续深入,结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实。基础性知识希望对您有所帮助。

  • 1.图像顶帽运算
  • 2.图像黑帽运算
  • 3.基于灰度三维图的顶帽黑帽运算

PS:文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数,同时,本篇文章涉及到《计算机图形学》基础知识,请大家下来补充。

该系列在github所有源代码:


一.图像顶帽运算

图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由于光照不均匀图像分割出错的问题。其公式定义如下:

图像顶帽运算是用一个结构元通过开运算从一幅图像中删除物体,校正不均匀光照的影响,其效果图如下图所示。

在Python中,图像顶帽运算主要调用morphologyEx()实现,其中参数cv2.MORPH_TOPHAT表示顶帽处理,函数原型如下:

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

  • src表示原始图像
  • cv2.MORPH_TOPHAT表示图像顶帽运算
  • kernel表示卷积核,可以用numpy.ones()函数构建

假设存在一张光照不均匀的米粒图像,如图所示,我们需要调用图像顶帽运算解决光照不均匀的问题。其Python代码如下所示:

#encoding:utf-8
import cv2  
import numpy as np  

#读取图片
src = cv2.imread('test06.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#设置卷积核
kernel = np.ones((10,10), np.uint8)

#图像顶帽运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其运行结果如下,它有效地将米粒与背景分离开来。


二.图像黑帽运算

图像底帽运算(bottom-hat transformation)又称为图像黑帽运算,它是用图像闭运算操作减去原始图像后的结果,从而获取图像内部的小孔或前景色中黑点,也常用于解决由于光照不均匀图像分割出错的问题。其公式定义如下:

图像底帽运算是用一个结构元通过闭运算从一幅图像中删除物体,常用于校正不均匀光照的影响。其效果图如下图所示。

在Python中,图像底帽运算主要调用morphologyEx()实现,其中参数cv2.MORPH_BLACKHAT表示底帽或黑帽处理,函数原型如下:

dst = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

  • src表示原始图像
  • cv2.MORPH_BLACKHAT表示图像底帽或黑帽运算
  • kernel表示卷积核,可以用numpy.ones()函数构建

Python实现图像底帽运算的代码如下所示:

#encoding:utf-8
import cv2  
import numpy as np  

#读取图片
src = cv2.imread('test06.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#设置卷积核
kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)

#图像黑帽运算
result = cv2.morphologyEx(src, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其运行结果如图所示:


三.基于灰度三维图的顶帽黑帽运算

为什么图像顶帽运算会消除光照不均匀的效果呢?通常可以利用灰度三维图来进行解释该算法。灰度三维图主要调用Axes3D包实现,对原图绘制灰度三维图的代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter

#读取图像
img = cv.imread("test06.png")
img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
imgd = np.array(img)      #image类转numpy

#准备数据
sp = img.shape
h = int(sp[0])        #图像高度(rows)
w = int(sp[1])       #图像宽度(colums) of image

#绘图初始处理
fig = plt.figure(figsize=(16,12))
ax = fig.gca(projection="3d")

x = np.arange(0, w, 1)
y = np.arange(0, h, 1)
x, y = np.meshgrid(x,y)
z = imgd
surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap=cm.coolwarm)  

#自定义z轴
ax.set_zlim(-10, 255)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))   #设置z轴网格线的疏密
#将z的value字符串转为float并保留2位小数
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) 

# 设置坐标轴的label和标题
ax.set_xlabel('x', size=15)
ax.set_ylabel('y', size=15)
ax.set_zlabel('z', size=15)
ax.set_title("surface plot", weight='bold', size=20)

#添加右侧的色卡条
fig.colorbar(surf, shrink=0.6, aspect=8)  
plt.show()

运行结果如下图所示:

从图像中的像素走势显示了该图受各部分光照不均匀的影响,从而造成背景灰度不均现象,其中凹陷对应图像中灰度值比较小的区域。而通过图像白帽运算后的图像灰度三维图的代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter

#读取图像
img = cv.imread("test06.png")
img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

#图像黑帽运算
kernel = np.ones((10,10), np.uint8)
result = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_BLACKHAT, kernel)

#image类转numpy
imgd = np.array(result)     

#准备数据
sp = result.shape
h = int(sp[0])        #图像高度(rows)
w = int(sp[1])       #图像宽度(colums) of image

#绘图初始处理
fig = plt.figure(figsize=(8,6))
ax = fig.gca(projection="3d")

x = np.arange(0, w, 1)
y = np.arange(0, h, 1)
x, y = np.meshgrid(x,y)
z = imgd
surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap=cm.coolwarm)  

#自定义z轴
ax.set_zlim(-10, 255)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))   #设置z轴网格线的疏密
#将z的value字符串转为float并保留2位小数
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) 

# 设置坐标轴的label和标题
ax.set_xlabel('x', size=15)
ax.set_ylabel('y', size=15)
ax.set_zlabel('z', size=15)
ax.set_title("surface plot", weight='bold', size=20)

#添加右侧的色卡条
fig.colorbar(surf, shrink=0.6, aspect=8)  
plt.show()

效果图如下所示,对应的灰度更集中于10至100区间,由此证明了不均匀的背景被大致消除了,有利于后续的阈值分割或图像分割。

感恩能与大家在华为云遇见!
希望能与大家一起在华为云社区共同成长,原文地址:https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/88679772
(By:娜璋之家 Eastmount 2021-08-13 夜于贵阳)


参考文献:

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