python图像滤波器

python图像滤波器

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：phology.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 phology as smimportmatplotlib.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(ay)

plt.subplot(132)

plt.title('morphological image')

plt.imshow(ay)

plt.subplot(133)

plt.title('morphological image')

plt.imshow(ay)

分别用边长为5或15的正方形滤波器对棋盘图片进行膨胀操作，结果如下：

可见滤波器的大小，对操作结果的影响非常大。一般设置为奇数。

除了正方形的滤波器外，滤波器的形状还有一些，现列举如下：

morpholog