컴퓨터 비전 영상처리 - (팽창, 침식, 열기, 닫기) openCV Python 코드

 

2023.07.31 - [Computer Vision] - 영상처리 - 이진 모폴로지, 명암 모폴로지 (팽창, 침식, 열기, 닫기)

영상처리 - 이진 모폴로지, 명암 모폴로지 (팽창, 침식, 열기, 닫기)

 

이전에 작성한 이진 모폴로지와 명암 모폴로지에서 사용하는 팽창, 침식, 열기, 닫기 에 대한 코드이다. 

openCV를 사용했다. 

 

 

Code

img = cv2.imread('roopy.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

 

파일로부터 이미지를 로드하고, 그레이스케일로 변환하여 읽어온다. 

 

 

 

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

 

5x5 크기의 1로 채워진 매트릭스를 생성한다. 모폴로지 연산에서 사용되는 구조 요소이다. 

 

 

 

erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

 

cv2.erode() 함수를 사용하여 이미지에 수축 연산을 적용한다. 이미지의 밝은 영역을 축소시키는 연산을 수행한다. 

erode()함수는  erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])의 형태로 사용할 수 있다. 

 

 

 

dilates = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

 

cv2.dilate() 함수를 사용하여 이미지에 팽창 연산을 적용한다. 이미지의 밝은 영역을 확장시키는 연산을 수행한다.

dilate() 함수는 dilate(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])의 형태로 사용할 수 있다.

 

 

 

ret, img_th = cv2.threshold(img, 110, 255, cv2.THRESH_BINARY)
img_res = cv2.morphologyEx(img_th, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

 

cv2.threshold() 함수를 사용하여 이미지를 이진화한다.

그 다음 cv2.morphologyEx() 함수를 사용하여 열림 연산을 수행한다.

 

 

 

plt.subplot(141),plt.imshow(img),plt.title('original')
plt.subplot(142),plt.imshow(erosion),plt.title('erosion')
plt.subplot(143),plt.imshow(dilates),plt.title('dilate')
plt.subplot(144),plt.imshow(img_res),plt.title('img_res')
plt.show()

 

Matplotlib의 plt.subplot()을 사용하여 원본 이미지, 수축 연산, 팽창 연산, 그리고 모폴로지 연산의 결과를 시각화한다. 

 

 

 

전체 코드 -> github

https://github.com/mcrkgus/Computer-Vision/blob/main/morphology.py