Pillow ImageMorph 模块

下面给你一个 Pillow（PIL Fork）中 ImageMorph 模块 的完整入门指南，包含模块概述、核心类与方法、参数详解、代码示例、实际应用场景及高级技巧。
（基于 Pillow ≥ 9.0，Python 3.8+；该模块主要用于二值或灰度图像的形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算等）

1. 安装 Pillow

pip install --upgrade pillow

2. 基本导入

from PIL import Image, ImageMorph
from PIL.ImageMorph import LutBuilder, MorphOp

3. `ImageMorph` 模块概述

ImageMorph 模块提供图像形态学操作（morphological operations），专为二值图像（黑白）或灰度图像设计。形态学是图像处理的基础，用于噪声去除、边缘提取、形状分析等。

核心概念：通过查找表（LUT）定义操作规则。LUT 基于模式描述语言构建，支持对称变换（如旋转、镜像）。
适用图像模式：L（灰度，二值化后使用）。
关键优势：高效处理二值图像，支持自定义规则。

常见形态学操作：

腐蚀（Erosion）：缩小前景（白色）区域。

膨胀（Dilation）：扩大前景区域。

开运算：腐蚀后膨胀（去噪）。

闭运算：膨胀后腐蚀（填孔）。

4. 核心类一览

类	作用	关键参数
`LutBuilder`	从模式字符串构建 LUT	`patterns`（模式列表）
`MorphOp`	应用 LUT 到图像	`lut`（预构建 LUT）、`op_name`（内置操作名，如 “erosion8″）

5. 模式描述语言（Patterns Syntax）

模式字符串格式：<symmetry>:(<grid>)-><result>

<grid>：3×3 网格描述（9 个字符），如 “1.0 .1. 111″（空格/换行忽略）。
. 或 X：忽略（通配符）。
1：像素开（值 1，前景）。
0：像素关（值 0，背景）。
-><result>：匹配后输出（1 或 0）。
<symmetry>：对称变换（可选，多个用组合）：
1：无变换（默认）。
4：4 向旋转。
8：8 向旋转。
N：否定（0↔1）。
M：镜像。
不匹配：保留原像素值。

示例模式：

"4:(... .1. 111)->1"：4 向旋转，中心为 1 且周围有 3 个 1 → 输出 1（膨胀规则）。

6. 基础用法：使用内置操作

# 创建二值图像（假设已二值化）
img = Image.new("L", (100, 100), 0)  # 全黑
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.rectangle((20, 20, 80, 80), fill=255)  # 白色方块

# 腐蚀（缩小白色区域）
erode_op = MorphOp(op_name="erosion8")
changed, eroded = erode_op.apply(img)
print(f"变化像素: {changed}")
eroded.save("eroded.png")

# 膨胀（扩大白色区域）
dilate_op = MorphOp(op_name="dilation8")
changed, dilated = dilate_op.apply(img)
dilated.save("dilated.png")

内置 op_name：

"erosion4" / "erosion8"：4/8 连通腐蚀。

"dilation4" / "dilation8"：4/8 连通膨胀。

"opening4" / "opening8"：开运算。

"closing4" / "closing8"：闭运算。

7. 自定义 LUT：使用 `LutBuilder`

# 自定义膨胀规则：如果中心或相邻有 1，则输出 1
patterns = [
    "1:(1.. ... ...)->1",  # 中心为 1
    "4:(.1. ... ...)->1",  # 4 向相邻为 1
    "8:(.1. 1.. ...)->1"   # 8 向相邻为 1
]

lb = LutBuilder(patterns=patterns)
lut = lb.build_lut()  # 生成 LUT

# 应用自定义操作
custom_op = MorphOp(lut=lut)
changed, result = custom_op.apply(img)
result.save("custom_dilation.png")

8. 核心方法详解 + 示例

8.1 `LutBuilder.build_lut()`

lb = LutBuilder()
lb.add_patterns(["4:(... .1. 111)->1"])  # 添加模式
lut = lb.build_lut()  # bytearray(65536) – 16 位 LUT（3x3=9位输入 + 中心位）
print(f"LUT 大小: {len(lut)} 字节")

8.2 `MorphOp.apply(image)`

# 返回 (变化像素数, 新图像)
op = MorphOp(op_name="opening8")  # 开运算：去小噪点
changed, cleaned = op.apply(img)
print(f"清理了 {changed} 个噪点像素")

8.3 `MorphOp.match(image)`

# 找出匹配模式的像素坐标
op = MorphOp(op_name="dilation8")
matches = op.match(img)  # [(x1,y1), (x2,y2), ...]
print(f"匹配位置: {len(matches)} 个")
for x, y in matches[:5]:
    print(f"  ({x}, {y})")

8.4 `MorphOp.get_on_pixels(image)`

# 获取所有“开”像素（值=255/1）的坐标
on_pixels = op.get_on_pixels(img)
print(f"前景像素: {len(on_pixels)} 个")

8.5 LUT 加载/保存（MRL 文件）

# 保存 LUT 到文件
op.save_lut("my_lut.mrl")

# 加载 LUT
new_op = MorphOp()
new_op.load_lut("my_lut.mrl")

9. 高级技巧

9.1 噪声去除（开运算）

def denoise_binary(img, kernel="opening8"):
    """二值图像去噪"""
    img = img.convert("L").point(lambda p: 0 if p < 128 else 255)  # 二值化
    op = MorphOp(op_name=kernel)
    changed, denoised = op.apply(img)
    return denoised, changed

img = Image.open("noisy_binary.jpg")
cleaned, changes = denoise_binary(img)
cleaned.save("denoised.png")
print(f"去除噪点: {changes}")

9.2 边缘提取（腐蚀 + 原图减法）

def extract_edges(img):
    """提取二值图像边缘"""
    img_bin = img.convert("L").point(lambda p: 0 if p < 128 else 255)

    # 腐蚀
    erode_op = MorphOp(op_name="erosion8")
    _, eroded = erode_op.apply(img_bin)

    # 原图 - 腐蚀 = 边缘
    edges = ImageChops.subtract(img_bin, eroded)
    return edges

edges = extract_edges(Image.open("shapes.jpg"))
edges.save("edges.png")

9.3 批量形态学处理

import os
from PIL import Image

def batch_morph(input_dir, output_dir, op_name="closing8"):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    op = MorphOp(op_name=op_name)

    for fname in os.listdir(input_dir):
        if fname.lower().endswith(('.png', '.jpg')):
            img = Image.open(os.path.join(input_dir, fname)).convert("L")
            img_bin = img.point(lambda p: 0 if p < 128 else 255)
            _, result = op.apply(img_bin)
            result.save(os.path.join(output_dir, fname))

batch_morph("binary_images", "processed")

9.4 自定义结构元素（高级模式）

# 自定义十字形膨胀（中心 + 上下左右）
patterns = [
    "1:(1.. ... ...)->1",
    "4:(.1. ... ...)->1",  # 上、下、左、右
    "M:(1.. ... ...)->1"   # 镜像确保对称
]
lb = LutBuilder(patterns=patterns)
custom_lut = lb.build_lut()

op = MorphOp(lut=custom_lut)

10. 完整示例：二值图像形态学工具箱

from PIL import Image, ImageDraw, ImageMorph
from PIL.ImageMorph import LutBuilder, MorphOp
import os

def morph_toolbox(input_path, output_dir="morph_output"):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    img = Image.open(input_path).convert("L")

    # 二值化
    bin_img = img.point(lambda p: 0 if p < 128 else 255)

    # 1. 腐蚀
    erode_op = MorphOp(op_name="erosion8")
    _, eroded = erode_op.apply(bin_img)
    eroded.save(f"{output_dir}/eroded.png")

    # 2. 膨胀
    dilate_op = MorphOp(op_name="dilation8")
    _, dilated = dilate_op.apply(bin_img)
    dilated.save(f"{output_dir}/dilated.png")

    # 3. 开运算（去噪）
    open_op = MorphOp(op_name="opening8")
    _, opened = open_op.apply(bin_img)
    opened.save(f"{output_dir}/opened.png")

    # 4. 自定义闭运算（填孔）
    patterns = ["8:(... ... 111)->1"]  # 简单示例
    lb = LutBuilder(patterns=patterns)
    lut = lb.build_lut()
    close_op = MorphOp(lut=lut)
    _, closed = close_op.apply(bin_img)
    closed.save(f"{output_dir}/closed.png")

    print(f"工具箱完成: {output_dir}/")

# 使用
morph_toolbox("binary_shapes.jpg")

11. 常见应用场景

场景	推荐操作
去除小噪点	`opening8`
填充小孔洞	`closing4`
边缘检测	腐蚀 + 减法
形状平滑	开/闭运算组合
OCR 预处理	膨胀 + 开运算

12. 性能优化建议

场景	建议
大图处理	先 `resize` 缩小，处理后放大
重复应用	缓存 `MorphOp` 和 LUT
灰度转二值	使用 `point()` 阈值化
批量	预加载 LUT，避免重复构建

13. 常见问题 & 解决方案

问题	原因	解决
`apply()` 崩溃	图像不是 `L` 模式	`img.convert("L")` 并二值化
“No operator loaded”	未指定 `op_name` 或 `lut`	使用内置 `op_name` 或构建 LUT
LUT 为空	模式语法错误	检查网格 9 字符、对称符
变化像素为 0	图像无前景	验证二值化阈值
旧版本崩溃	Pillow < 4.2	升级 Pillow

14. 官方参考

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/ImageMorph.html
源码：https://github.com/python-pillow/Pillow/blob/main/src/PIL/ImageMorph.py

一键工具脚本：`morph_tool.py`

#!/usr/bin/env python3
import argparse
from PIL import Image, ImageMorph
from PIL.ImageMorph import MorphOp

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="ImageMorph 形态学工具")
    parser.add_argument("input", help="输入图像路径")
    parser.add_argument("-o", "--op", choices=["erosion8", "dilation8", "opening8", "closing8"], default="opening8")
    parser.add_argument("-t", "--threshold", type=int, default=128, help="二值化阈值")
    parser.add_argument("--output", help="输出路径", default=None)

    args = parser.parse_args()
    output = args.output or f"{args.op}_result.png"

    img = Image.open(args.input).convert("L")
    bin_img = img.point(lambda p: 255 if p > args.threshold else 0)

    op = MorphOp(op_name=args.op)
    changed, result = op.apply(bin_img)

    result.save(output)
    print(f"处理完成: {output} (变化: {changed} 像素)")

if __name__ == "__main__":
    main()

使用示例：

python morph_tool.py noisy.jpg -o opening8 -t 100 --output clean.png

需要我帮你实现 OCR 预处理管道、噪声鲁棒边缘检测、自定义结构元素生成、批量二值图像修复 等高级功能吗？直接说需求，我给你完整代码！

1. 安装 Pillow

2. 基本导入

3. `ImageMorph` 模块概述

4. 核心类一览

5. 模式描述语言（Patterns Syntax）

6. 基础用法：使用内置操作

7. 自定义 LUT：使用 `LutBuilder`

8. 核心方法详解 + 示例

8.1 `LutBuilder.build_lut()`

8.2 `MorphOp.apply(image)`

8.3 `MorphOp.match(image)`

8.4 `MorphOp.get_on_pixels(image)`

8.5 LUT 加载/保存（MRL 文件）

9. 高级技巧

9.1 噪声去除（开运算）

9.2 边缘提取（腐蚀 + 原图减法）

9.3 批量形态学处理

9.4 自定义结构元素（高级模式）

10. 完整示例：二值图像形态学工具箱

11. 常见应用场景

12. 性能优化建议

13. 常见问题 & 解决方案

14. 官方参考

一键工具脚本：`morph_tool.py`

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5. 模式描述语言（Patterns Syntax）

6. 基础用法：使用内置操作

7. 自定义 LUT：使用 LutBuilder

8. 核心方法详解 + 示例

8.1 LutBuilder.build_lut()

8.2 MorphOp.apply(image)

8.3 MorphOp.match(image)

8.4 MorphOp.get_on_pixels(image)

8.5 LUT 加载/保存（MRL 文件）

9. 高级技巧

9.1 噪声去除（开运算）

9.2 边缘提取（腐蚀 + 原图减法）

9.3 批量形态学处理

9.4 自定义结构元素（高级模式）

10. 完整示例：二值图像形态学工具箱

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14. 官方参考

一键工具脚本：morph_tool.py

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8.4 `MorphOp.get_on_pixels(image)`

一键工具脚本：`morph_tool.py`

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