推荐|OpenCV-Python击中击不中变换案例：绿叶轮廓提取

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一、引言

在前面的博文介绍了HMT变换的基础知识及理解HMT变换的关键知识点，在老猿学习过程中参考的博文《OpenCV中一个最容易搞错的形态学操作》介绍了两个HMT变换的案例，在《http://iyenn.com/rec/325152.html OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取》详细介绍了其中的长方形边界提取，本文将简单介绍另一个案例：绿叶轮廓的提取。

老猿关于HMT击中击不中变换系列的博文入口：

http://iyenn.com/rec/324533.html OpenCV-Python击中击不中HITMISS形态变换详解

二、输入图像

本文中的输入图像为《OpenCV中一个最容易搞错的形态学操作》中提供的图像截图，文件名为：绿叶.jpg：
在这里插入图片描述

三、图像处理

直接使用《http://iyenn.com/rec/325152.html OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取》的代码修改输入图像文件名进行提取，得到如下图：
在这里插入图片描述
可能由于从博文《OpenCV中一个最容易搞错的形态学操作》中截图带来了图像质量损失，结果图像出现了噪点。为此将代码做了一下调整，先对二值图做闭运算，同时尝试使用另外一组核来处理，代码如下：

import cv2
import numpy as np

from opencvPublic import preparePreviewImg,previewImgList,readImgFile

def hitMissTest(imgObj,kernalObj,extendBorder=True):
    if isinstance(imgObj,str):
        img = readImgFile(imgObj,True,True)
    else:img = imgObj

    if isinstance(kernalObj,str):
        kernal = readImgFile(kernalObj,True,True)
    else:kernal = kernalObj

    if extendBorder:dest = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_HITMISS, kernal,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=0)
    else:dest = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_HITMISS, kernal)

    return dest

def main():
    kernal1 = np.array([[0, 0, 0],
                       [ 0,-1, 1],
                       [ 0, 0, 0]])

    kernal2 = np.array([[0, 0, 0],
                        [1,-1, 0],
                        [0, 0, 0]])


    imgFName = r'f:pic绿叶.JPG'
    img = readImgFile(imgFName, True, True) #自定义函数，读取指定文件的图像，后面两个参数分别代表是否转为灰度图、是否转为二值图
    preparePreviewImg(img, imgFName + ': 二值图')
    kernal = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    imgClose = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE,kernal)
    preparePreviewImg(imgClose, imgFName + ': 闭运算')
    dest1 = hitMissTest(imgClose,kernal1,True)
    preparePreviewImg(dest1, '核1 HMT结果')
    dest2 = hitMissTest(imgClose, kernal2,True)
    preparePreviewImg(dest2, '核2 HMT结果')
    dest = cv2.add(dest1,dest2)
    preparePreviewImg(dest,'两次HMT变换相加结果')
    previewImgList()
    cv2.waitKey(5000)

main()
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