OpenCV-Python图像击中击不中变换理解的关键知识点及自定义实现

最新推荐文章于 2023-09-05 01:34:01 发布
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分类专栏： OpenCV-Python初学者疑难问题集 文章标签： python opencv 图形图像处理 击中击不中变换 编程语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/110189430
本文详细解释了OpenCV-Python图像击中击不中变换的关键知识点，包括图像补集的计算、核的理解及自定义HMT变换函数的实现。通过腐蚀运算，作者提供了能处理二值图和灰度图的自定义函数，该函数等效于OpenCV的HMT变换功能。
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老猿关于HTM变换的博文目录请见：
https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/110676764 OpenCV-Python击中击不中HITMISS形态变换详解

一、引言

在《OpenCV图形图像击中击不中HITMISS变换处理基础知识 https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/110727970》老猿结合OpenCV官方资料介绍了击中击不中变换（HMT）相关的基础知识，这些知识绝大部分以上是目前网上公开资料的一

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使用Python实现击中/击不中变换
学习使你进步。
06-15 272
对于击不中变换，我们需要先将待处理图像取反（即黑白颜色互换），再将其和背景结构元素一起传递给cv2.morphologyEx()函数。在击中/击不中变换中，我们需要定义两个结构元素：一个前景结构元素和一个背景结构元素。对于击中变换，我们需要将待处理图像和前景结构元素一起传递给cv2.morphologyEx()函数，并将操作类型设置为cv2.MORPH_HITMISS（击中变换）。这里我们使用cv2.threshold()函数来进行阈值处理，将像素值大于等于200的像素设置为白色，将其余像素设置为黑色。
OpenCV-Python中的击中/击不中（Hit-or-Miss）形态变换详解
TechBurst的博客
09-07 360
在本篇文章中，我们将详细介绍OpenCV-Python中的击中/击不中形态变换，并提供相应的源代码示例。在上述示例中，我们首先读取了输入图像，并定义了一个3x3的击中模式和一个3x3的击不中模式。击中/击不中形态变换的基本原理是使用两个结构元素，一个表示击中（Hit）模式，另一个表示击不中（Miss）模式。通过以上代码，我们可以根据定义的击中/击不中模式检测出图像中的特定形状。希望本文能够帮助你理解OpenCV-Python中的击中/击不中形态变换，并为你的图像处理任务提供参考和指导。
OpenCV-Python击中击不中变换案例：绿叶轮廓提取.rar
09-16
OpenCV-Python击中击不中变换案例：绿叶轮廓提取.rar
OpenCV-Python击中击不中HITMISS形态变换详解
老猿Python
12-06 2999
OpenCV-Python击中击不中HMT变换是形态变换的一个重要变换，也是目前老猿准备介绍的形态变换的最后一个变换，相对腐蚀、膨胀、开、闭等运算来说，HMT变换公开资料相对少一些，并且现有公开资料内容写得并不是很适合初学者理解，老猿将HMT变换相关的知识分成了多个有机完整但有相对独立的博文来介绍，部分文章内容是目前网上找不到相同内容且有助于快速理解HMT变换的关键知识点。其中尤其以涉及击中核和击不中核的构造方法以及一个完全等效OpenCV的HMT变换自定义函数对初学者理解HMT变换非常有帮助
OpenCV-Python击中击不中变换案例：绿叶轮廓提取
老猿Python
12-08 2711
本文在《https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/110868988 OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取》基础上，介绍了使用击中击不中进行绿叶轮廓的提取案例，通过不同的核可以感知核对击中击不中变换的不同影响。
OpenCV-Python图像击中击不中变换理解的关键知识点及自定义实现.rar
09-16
在OpenCV库中，Python图像处理的一个重要概念是“击中击不中变换”（Hit-Miss Transform），它是一种基于结构元素的形态学操作，常用于图像分割、特征检测等场景。本文将深入探讨这个关键知识点，并介绍如何自定义...
OpenCV-Python图像击中/击不中变换的关键知识点及自定义实现
NoerrorCode的博客
09-05 259
形态学图像处理是一种基于图像形状的处理技术，它主要涉及到结构元素（Structuring Element）和一些基本的形态学操作，如腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）、开运算（Opening）和闭运算（Closing）等。通过对原始图像进行腐蚀和反腐蚀操作，然后将两个结果进行逻辑与（AND）操作，可以得到最终的击中/击不中变换结果图像。3.3 反腐蚀（Dilation）操作：反腐蚀操作是腐蚀操作的逆过程，它可以将图像中的目标边界进行扩张。函数对原始图像进行反腐蚀操作，得到反腐蚀结果。
OpenCV-Python击中击不中变换案例：真图作核的绳网结匹配
老猿Python
12-08 2110
本文介绍了一个利用击中击不中变换使用真正的小图像作为核去输入图中匹配的案例，在代码中使用了小技巧去将真正的核图像转换成击中击不中变换的核矩阵，可以看到对这种真正的图像形象匹配，HMT变换可以精确地匹配到图像所在的中心位置（核矩阵锚点对应位置）。
掌握OpenCV中的HITMISS变换图形图像处理技巧
在实现HIT MISS变换时，我们可以自定义两个结构元素，一个是“击中”结构元素，另一个是“击不中”结构元素，然后通过组合这些基本的形态学操作来实现HIT MISS变换。 知识点五：OpenCV图形图像处理的应用 OpenCV...
OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取.rar
09-16
OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取.rar
击中／击不中变换|推荐代码
03-31
击中／击不中变换本人收集了一些技巧供大家参考，希望斑竹能多放一些时间。按字母或数字顺序排列列表框中的列表项. 将以下代码加入到你的程序中.
数学形态学图像处理（腐蚀运算、膨胀运算、开闭运算、击中击不中变换）
12-04
C#语言、VS2005开发环境下的数学形态学图像处理，包括图像腐蚀运算、膨胀运算、开与闭运算、击中击不中变换！
C#实现图像腐蚀运算、膨胀运算、开运算与闭运算、击中击不中变换
12-10
实现数学形态学对二值图像的各种处理，如腐蚀运算、膨胀运算、开运算、闭运算和击中击不中变换等。
OpenCV-Python教程：形态学变换~开闭操作，顶帽黑帽，形态学梯度，击中击不中(morphologyEx)
桔子code 的博客
08-19 1720
形态学变换除了OpenCV-Python教程：形态学变换~腐蚀和膨胀介绍的腐蚀和膨胀还有开操作、闭操作、顶帽变换、黑帽变换等，这些变换都是以morphologyEx()的接口函数调用的，该函数的接口形式如下： cv2.morphologyEx(src, op, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) ->dst 参数含义： src：源图像，通道数任意；图像深度只能是CV_8U, CV_16U, CV
cvtcolor python opencv_OpenCV之形态学操作 – 击中击不中
weixin_39918961的博客
11-25 142
python代码：import #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat dresul...
Opencv实现击中击不中
呦看清三五魔芋's 修行路
03-27 3221
《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现》P289公式8-7明显错误，但是后面的图是正确的。 详细知识可以看击中击不中，里面的图示跟书本中介绍的差不多。 另外书本中介绍：背景的宽度选择会影响最后的计算结果，以致最终的计算结果是空集。 Mat input_image = src; Mat Kernel_S1 = imread
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】121. 击中-击不中用于特征识别
youcans的博客
03-10 2501
击中-击不中是形态检测的基本工具，可以实现对象的细化和剪枝操作，常用于物体识别、图像细化。 严格来说，击中击不中并非相当于腐蚀操作，而是类似于严格的模板匹配。只有符合要求的形状，才会在最终结果中显示出来。 本例使用击中-击不中变换进行特征识别，提取绳结特征。
击中与击不中变换
lyl771857509的博客
11-05 1241
形态学的击中和击不中是形状检测的基本工具。 其基本原理为：(集合X为原二值化图像的像素集合，对X取反求得~X(非X， Y表示), 选择的结构元为s1, 对结构元s1取反的结构元为s2) 首先对用s1对X进行腐蚀得到A1,， 用s2对Y(即~X)进行腐蚀得到A2。最终结果C = A1 & A2。 对本次的样例图片，我们选取以下的结构元s1： 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1
击中-击不中变换及应用
weixin_33709364的博客
12-21 425
     
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