openCV python 膨胀

最新推荐文章于 2024-09-17 16:52:47 发布
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本篇博客详细介绍了如何使用Python和OpenCV库进行图像处理，特别聚焦于图像膨胀操作。通过具体代码实例，展示了从读取图像到应用膨胀处理的全过程，包括创建内核、迭代次数设置等关键步骤。 
import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
img=cv2.imread('d:\picture\dige.png')

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()



kernel = np.ones((3,3),np.uint8) 
dige_dilate = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)

cv2.imshow('dilate', dige_dilate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
【python opencv】膨胀与腐蚀
m0_62599305的博客
02-04 1147
在图像处理中，膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）是常用的形态学操作。它们通常用于二值图像中，目的是对图像的结构进行扩展或缩小，进而去除噪声、填补小的空洞，或者分离物体。可以把膨胀想象成“扩展”图像中的物体，腐蚀则相反，它是“收缩”图像中的物体。膨胀：膨胀操作会使图像中的白色区域（值为1的区域）扩展，边缘的像素值变为白色，从而使对象变得更大。腐蚀：腐蚀操作则会使图像中的白色区域收缩，边缘的像素值变为黑色，从而使对象变小。这两种操作常用于图像的预处理、去噪和形态分析。
OpenCV图像腐蚀膨胀算法的Python模拟实现
2301_79366435的博客
09-13 201
腐蚀和膨胀是数字图像处理中常用的形态学操作，可以用于去除噪声、填充空洞、分离图像中的物体等。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，包括腐蚀和膨胀算法。通过调整结构化元素的大小和迭代次数，可以实现不同的腐蚀和膨胀效果。腐蚀算法通过对图像的每个像素点应用一个结构化元素（通常是一个小的二值图像），将该像素点替换为结构化元素与其对应区域的最小像素值。膨胀算法与腐蚀算法相反，它将结构化元素与图像的每个像素点进行比较，并将该像素点替换为结构化元素与其对应区域的最大像素值。
OpenCV-Python：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作
JACK_YOUNG007的博客
03-24 2299
腐蚀： 腐蚀就是选择滑动窗口中像素值最小的点（局部最小值）。 公式表示： 可以理解为，移动结构B，如果结构B与结构A的交集完全属于结构A的区域内，则保存该位置点，所有满足条件的点构成结构A被结果B腐蚀的结果。 函数原型： dst=cv2.erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borde...
【python-opencv入门笔记】8 - 形态学操作：膨胀
学习，是熵减的最有效途径。
07-19 1201
简单来说，膨胀就是把图像中的物体变大了！与腐蚀操作一样，也需要一个矩阵参数。
python opencv 膨胀_OpenCV-Python：形态学操作
weixin_39670464的博客
12-18 1043
importcv2importnumpy as npimg= cv2.imread('j.bmp', 0)kernel= np.ones((5, 5), np.uint8)erosion= cv2.erode(img, kernel) #腐蚀这个核也叫结构元素，因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的。结构元素可以是矩形、椭圆、十字形，可以用cv2.getStructuringElement()...
opencv-python学习笔记10-图像形态学处理
最新发布
The_xz的博客
09-17 1523
【代码】opencv-python学习笔记10-图像形态学处理。
膨胀腐蚀-利用直线模板和圆模板及python-opencv代码实现
HarryXu的博客
01-07 2872
也是这几天做项目才理解到，原来膨胀腐蚀还可以利用线条模板和圆的模板去做，之前都是使用矩形模板去做的。 需要处理的图片如下： import cv2 import numpy as np """直线膨胀腐蚀""" img = cv2.imread("pic.png", 0) # cv2.imshow("img", img) t, thresholdImg = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # cv2.im.
Python-Opencv中的膨胀和腐蚀
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Python-Opencv中的膨胀和腐蚀 腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。 膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“邻域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中高亮部分被腐蚀，“邻域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。 1.膨胀 膨胀过程是有一个结构元素或者模板去在原图像素比对，当比对过程中，中心像素位置的值根据其八邻域取或运算，或运算为1就取自己的中心值，...
opencv python照片的膨胀和腐蚀
qq_47566416的博客
01-13 586
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、腐蚀二、膨胀总结 前言 腐蚀的作用：去除图像中不想要的小细节，比如一张二值图片中的噪点或者小细节。 膨胀的作用：膨胀的结果就是放大细节，放大的程度，取决于element B的大小。 一般都是先进行腐蚀后进行膨胀。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、腐蚀 https://blog.youkuaiyun.com/minushuang/article/details/50435689 这篇文章很好的讲解了 腐蚀的原理。
opencv-python常用函数解析及参数介绍（五）——腐蚀与膨胀
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有些时候图片上会有一些划痕或者污渍，会影响图片的质量，假设我有一张写有“艾醒”的图片，但是有花花绿绿的划痕和污渍，这时我们就可以运用腐蚀与膨胀消除这些划痕和污渍。
python+opencv-09 膨胀
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08-29 272
python+opencv-09 膨胀膨胀代码展示重要代码展示 膨胀 与腐蚀相反，膨胀是由图像的边界点处向外部扩张。如果说腐蚀是用像素点与核函数做与运算全1时才保留，那么膨胀做的就是或运算，只要由像素点扩展出的与卷积核等大区域有重叠的地方，就会置1。 代码展示 import cv2 as cv import numpy as np image = cv.imread("fu.jpg") k = np.ones((3, 3), np.uint8) img = cv.dilate(image, k, iter
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详解opencv python 图片腐蚀和膨胀
牛肉胡辣汤
02-06 1884
腐蚀和膨胀是形态学操作的两个基本操作。它们基于输入图像和结构元素进行处理。腐蚀是一种减少像素强度的操作。它通过将结构元素与图像进行逐像素的按位"与"运算来实现。腐蚀操作会使边界变得更加清晰，并可以用于消除噪声和细化图像。膨胀是一种增加像素强度的操作。它通过将结构元素与图像进行逐像素的按位"或"运算来实现。膨胀操作会使边界扩张，并可以用于填充空隙、图像重建等应用。
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形态学运算是针对二值图像依据数学形态学(Mathematical Morphology)的集合论方法发展起来的图像处理方法。形态学运算包括：腐蚀运算、膨胀运算、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽运算、黑帽运算。首先，设置形态学运算的内核：sizex = 5sizey = 5# 矩形内核kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (sizex,...
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目录 1、腐蚀 2、膨胀 3、开运算 4、闭运算 在学习这一部分之前，我们必须先有个明确的膨胀和腐蚀的概念，就上图而言，膨胀和腐蚀都是针对白色部分而不是黑色部分，膨胀就是白色区域扩大，腐蚀就是白色区域缩小 1、腐蚀 要进行腐蚀操作，我们要用到cv2.erode()函数，然后为其指定源图像和卷积核，效果看下面 2、膨胀 膨胀需要用到cv2.dilate()函数，...
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等函数，还有其他的形态学处理函数，但平时任务用的不多。形态学处理的图像为，主要是针对图像像素“1”在做处理。
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OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。而Python是一种简单易学且功能强大的编程语言。通过结合OpenCV和Python，我们可以进行各种图像处理操作，包括腐蚀和膨胀。 腐蚀和膨胀是图像处理中常用的形态学操作，用于改变图像的形状和结构。腐蚀操作可以使图像中的边界变得更加清晰，而膨胀操作则可以使边界更加模糊。 在OpenCV中，可以使用函数`cv2.erode()`进行腐蚀操作，使用函数`cv2.dilate()`进行膨胀操作。这两个函数都需要传入待处理的图像和一个结构元素（kernel）作为参数。 下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenCV和Python进行腐蚀和膨胀操作： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg', 0) # 定义结构元素 kernel = np.ones((5,5), np.uint8) # 腐蚀操作 eroded_image = cv2.erode(image, kernel, iterations=1) # 膨胀操作 dilated_image = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Eroded Image', eroded_image) cv2.imshow('Dilated Image', dilated_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取了一张图像，然后定义了一个5x5的结构元素。接着使用`cv2.erode()`函数对图像进行腐蚀操作，并使用`cv2.dilate()`函数对图像进行膨胀操作。最后使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像、腐蚀后的图像和膨胀后的图像。
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