ImagePy教程 —— 形態學

ImagePy 是一款基於 Python 的可擴展圖像處理框架，可謂是 Python 版的 ImageJ，但設計更為精簡，可以輕鬆接入 scipy, scikit-image, opencv 等任何基於 numpy 的圖像處理庫。

Github地址：下載地址 主頁：http://www.imagepy.org/

形態學濾波器

前幾節介紹的都是線性濾波器，這裡我們介紹形態學運算，形態學多應用在二值圖像中。

ImagePy 中所有的形態學濾波器都支持圖像預覽和撤銷操作，如果濾波器有參數輸入會提供一個友好的交互對話框。如果有選區在圖像上，則自動只處理選取內的像素，在處理圖像棧的時候，會詢問是否進行批量處理。

基礎運算

形象的理解，形態學基礎運算好比是一個篩子，能夠透過特定的集合圖形，而新圖像上的點，由能否透過決定。

• Process > Binary > Dilation

  膨脹運算，前景區域按照濾波核擴張

• Process > Binary > Erosion

  腐蝕運算，前景區域按照濾波核收縮

• Process > Binary > Closing

  閉運算（腐蝕 + 膨脹），這種運算能夠去除前景中細微的連接

• Process > Binary > Opening

  開運算（膨脹 + 腐蝕），這種運算能夠使得前景中狹小的縫隙聯通

高級運算

基於二值圖像的其他一些運算

• Process > Binary > Outline

  輪廓計算，本質是進行擴張之後與原圖相減

• Process > Binary > Fill Holes

  填充鏤空，前景區域上封閉的空洞

• Process > Binary > Distance Transform

  距離變換，計算每一個背景像素到與之最近的前景像素的距離

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