[Python_OpenCV] 모폴로지 연산 (morphology)

erode(침식), dilate(팽창)

- erode는 모래사장에서 모래가 물에 조금씩 쓸려가 침식 되듯이, 커널에서 1의 영역이 사라져 가는 것을 말한다.

- erode는 커널안에 하나의 1이라도 존재하게 된다면 0으로 표시한다.

- dilate는 erode의 반대의 개념이라고 생각하면된다.

원본 이미지 erode 결과 dilate 결과

erode(침식), dilate(팽창) 코드

import cv2
import numpy as np

# 이미지 읽어오기
img = cv2.imread('ori_img1.jpg')
# 이미지 크기 변환
img = cv2.resize(img, None, fx=0.7, fy=0.7, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 커널 생성
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
# para1 : 이미지, para2 : 커널, para3 : erode 반복 횟수
erode = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)
# para1 : 이미지, para2 : 커널, para3 : dilate 반복 횟수
dilate = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)

#결과 보기
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("erode",erode)
cv2.imshow("dilate",dilate)

cv2.waitKey(0)

gradient

- erode 결과와 dilate 결과의 차이를 보여준다.

erode 결과

dilate 결과

gradient 결과

gradient 실행코드

import cv2
import numpy as np

# 이미지 읽어오기
img = cv2.imread('ori_img1.jpg')
# 이미지 크기 변환
img = cv2.resize(img, None, fx=0.7, fy=0.7, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 커널 생성
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
# para1 : 이미지, para2 : 함수 이용, para3 : 커널
gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

#결과 보기
cv2.imshow("original",img)
cv2.imshow("gradient",gradient)

cv2.waitKey(0)

opening, closing

- opening의 경우 erode(침식)를 수행하고 이어서 dilate(팽창)을 수행한다.

- closing의 경우 반대로 dilate(팽창)를 수행하고 이어서 erode(침식)를 수행한다.

- 말보다는 직접 이미지를 보면 금방 이해할 수 있다.

원본 이미지

opening 결과

closing 결과

opening, closing 실행코드

import cv2
import numpy as np

# 이미지 읽어오기
img = cv2.imread('ori_img2.jpg')
# 이미지 크기 변환
img = cv2.resize(img, None, fx=0.7, fy=0.7, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 커널 생성
kernel = np.ones((11,11),np.uint8)
# para1 : 이미지, para2 : 함수 이용, para3 : 커널
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# para1 : 이미지, para2 : 함수 이용, para3 : 커널
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

#결과 보기
cv2.imshow("opening.jpg",opening)
cv2.imshow("closing.jpg",closing)

cv2.waitKey(0)

Top Hat, Black Hat

- topahat은 원본이미지와 opening 결과의 차이를 나타낸다.

- blackhat은 반대로 원본이미지와 closing 결과의 차이를 나타낸다.

- 이또한 말보다는 결과를 보면 쉽게 이해 할 수 있다.

tophat 결과

blackhat 결과

Top Hat, Black Hat 실행코드

mport cv2
import numpy as np

# 이미지 읽어오기
img = cv2.imread('ori_img2.jpg')
# 이미지 크기 변환
img = cv2.resize(img, None, fx=0.7, fy=0.7, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 커널 생성
kernel = np.ones((11,11),np.uint8)
# para1 : 이미지, para2 : 함수 이용, para3 : 커널
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
# para1 : 이미지, para2 : 함수 이용, para3 : 커널
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

#결과 보기
cv2.imshow("tophat", tophat)
cv2.imshow("blackhat", blackhat)

cv2.waitKey(0)