python 简单图像处理（13） 二值图腐蚀和膨胀，开运算、闭运算

我们直接看图吧

我们把粗框内的区域看作原图像

假设有一个圆在图像空间移动，取一个点作为圆的中心，若圆的区域被完全包含在原图像中

则我们把它放到腐蚀后的区域中

若只有一部分在原图像区域或没有一个点在原图区域中，我们则不会把它放在腐蚀区中

显然，粗框区域腐蚀后会变成内部填充框区域

而膨胀却恰恰相反

把粗框线看作原图的话，取原图上一点为圆的中心，所以在圆的区域都被放在膨胀区

显然，膨胀后，原图会变成外边框的区域

上面，我们是以圆为窗的，事实上你可以使用任意窗形，不过最好有一个中心点

好啦，我们来看看利用腐蚀和膨胀有什么效果吧

import cv

def Two(image):
    w = image.width
    h = image.height
    size = (w,h)
    iTwo = cv.CreateImage(size,8,1)
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            iTwo[i,j] = 0 if image[i,j] <220 else 255
    return iTwo
 
def  Corrode(image):
    w = image.width
    h = image.height
    size = (w,h)
    iCorrode = cv.CreateImage(size,8,1)
    kH = range(2)+range(h-2,h)
    kW = range(2)+range(w-2,w)
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if i in kH or j in kW:
                iCorrode[i,j] = 255
            elif image[i,j] == 255:
                iCorrode[i,j] = 255
            else:
                a = []
                for k in range(5):
                    for l in range(5):
                        a.append(image[i-2+k,j-2+l])
                if max(a) == 255:
                    iCorrode[i,j] = 255
                else:
                    iCorrode[i,j] = 0
    return iCorrode

def Expand(image):
    w = image.width
    h = image.height
    size = (w,h)
    iExpand = cv.CreateImage(size,8,1)
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            iExpand[i,j] = 255
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if image[i,j] == 0:
                for k in range(5):
                    for l in range(5):
                        if -1<(i-2+k)<h and -1<(j-2+l)<w:
                            iExpand[i-2+k,j-2+l] = 0
    return iExpand       
                
        
image = cv.LoadImage('pic3.jpg',0)
iTwo = Two(image)
iCorrode = Corrode(iTwo)
iExpand = Expand(iTwo)

cv.ShowImage('image',image)
cv.ShowImage('iTwo',iTwo)
cv.ShowImage('iCorrode',iCorrode)
cv.ShowImage('iExpand',iExpand)
cv.WaitKey(0)

看看运行效果吧

第一幅图是原图的灰度图，第二幅图是对其做了二值处理

对于二值图像来说，对黑色进行腐蚀与对白色进行膨胀得到的效果是一样的，

对白色进行腐蚀与对黑色进行膨胀的得到的效果是一样的。当然，你需要像我一样选取一个矩形窗作为移动的框

我们来验证一下

我们先将图像反色，再处理。验证了上面的话

我们来看看更复杂的图像吧

我们来讲两个概念：开运算和闭运算

开运算是对图像先腐蚀后膨胀

闭运算是对图像先膨胀后腐蚀

在前面的基础上，我们对腐蚀后的图像做膨胀操作得到的就是开运算的结果

对膨胀后的图像做腐蚀操作得到的就是闭运算的结果

我们来看看效果

（例子中的图片，如有版权问题，请作者与我联系，谢谢）

开运算能够除去孤立的小点，毛刺和小桥，而总的位置和形状不变

闭运算能够填平小湖（小孔），弥合小裂缝，而总的位置和形状不变

不同的窗口对运算结果会有影响