这篇文章主要介绍了Python数学形态学的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

具体如下：

一 原始随机图像

1、代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
square = np.zeros((32,32))#全0数组
square[10:20,10:20]=1#把其中一部分设置为1
x, y =(32*np.random.random((2,15))).astype(np.int)#随机位置
square[x,y]=1#把随机位置设置为1
plt.imshow(square)#原始随机图像
plt.show()

2、运行结果

二 开运算

1、代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
square = np.zeros((32,32))#全0数组
square[10:20,10:20]=1#把其中一部分设置为1
x, y =(32*np.random.random((2,15))).astype(np.int)#随机位置
square[x,y]=1#把随机位置设置为1
open_square = ndimage.binary_opening(square)#开运算
plt.imshow(open_square)
plt.show()

2、运行结果

三 膨胀运算

1、代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
square = np.zeros((32,32))#全0数组
square[10:20,10:20]=1#把其中一部分设置为1
x, y =(32*np.random.random((2,15))).astype(np.int)#随机位置
square[x,y]=1#把随机位置设置为1
eroded_square = ndimage.binary_erosion(square)#膨胀运算
plt.imshow(eroded_square)
plt.show()

2、运行结果

四 闭运算

1、代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
square = np.zeros((32,32))#全0数组
square[10:20,10:20]=1#把其中一部分设置为1
x, y =(32*np.random.random((2,15))).astype(np.int)#随机位置
square[x,y]=1#把随机位置设置为1
closed_square = ndimage.binary_closing(square)#闭运算
plt.imshow(closed_square)
plt.show()

2、运行结果

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python数学形态学的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持天达云，关注天达云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!