Dilation ve Erosion İşlemleri Görüntü İşleme

—

yazar:

undefined

Teoriden Pratiğe: Morfolojik İşlemleri Nerede Kullanıyoruz?

Tıbbi Görüntüleme: MR veya röntgen görüntülerindeki gürültüleri temizlemek, kılcal damarları belirginleştirmek için kullanılır.
OCR: Silik harfleri birleştirmek (dilation) veya birbirine girmiş el yazısı karakterlerini ayırmak (erosion) tanıma başarısını artırır.
Nesne Tespiti: Üretim hattındaki hataları bulurken ufak toz parçalarını yok saymak için morfolojik operasyonlar vazgeçilmezdir.

Önce erosion, sonra dilation uygulanmasıdır. Küçük nesneleri (gürültüleri) yok ederken ana nesnenin boyutunu korur.

Önce dilation, sonra erosion uygulanmasıdır. Nesne üzerindeki küçük delikleri veya çatlakları kapatmak için mükemmeldir.

cv2.MORPH_RECT: Standart dikdörtgen çekirdek. Genel amaçlı kullanımlar için idealdir.
cv2.MORPH_ELLIPSE: Daha doğal, dairesel genişlemeler sağlar.
cv2.MORPH_CROSS: Dikey ve yatay çizgilerin korunması gereken durumlarda işe yarar.

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5))

İkili Görüntüye Geçin: Morfolojik işlemler en hızlı binary görüntülerde çalışır.
iterations Parametresi: Fonksiyonu birden fazla çağırmak yerine iterations=5 parametresini kullanın.
Kernel Boyutunu Dengeleyin: Çok büyük kernel boyutları hesaplama yükünü artırır.