形态学梯度运算、礼帽运算

最新推荐文章于 2025-05-05 13:51:48 发布
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#计算机视觉 #python #opencv #深度学习 #机器学习

本文介绍了形态学梯度运算、礼帽运算和黑帽运算三种关键的图像处理技术。形态学梯度通过膨胀图像减去腐蚀图像来突出前景边缘；礼帽运算通过原始图像减去开运算结果，获取噪声或增强的边缘信息；黑帽运算则揭示了闭运算图像与原始图像之间的差异。

形态学梯度运算

形态学梯度运算时用原图像的膨胀图像减去腐蚀图像，可以获得原图像的前景边缘

礼帽运算

礼帽运算时运用原始图像减去其开运算的操作，礼帽运算可以得到噪声信息或比原始图像边缘更亮的边缘信息

黑帽运算

黑帽运算时运用闭运算图像减去原始图像

python+opencv-10 形态学梯度运算
bubid的博客
08-29 824
python+opencv-10 形态学梯度运算形态学梯度运算代码展示重要代码展示 形态学梯度运算 如果说腐蚀是去掉了图像的边缘信息，膨胀加强了边缘信息，那么当用膨胀后的图像减去腐蚀后的图像，就得到了图像的边缘信息。 形态学梯度的定义为： G=I⊕S−I!SG=I\oplus S-I!SG=I⊕S−I!S 其中GGG为输出图像，III为输入图像，SSS为卷积核函数。⊕\oplus⊕为膨胀运算，！！！为腐蚀运算。 代码展示 import cv2 as cv import numpy as np image
形态学操作—形态学梯度
吃葡萄不吐葡萄皮
12-05 1384
形态学梯度（Morphological Gradient）是图像形态学处理中的一种操作，它通过对图像的膨胀和腐蚀操作之间的差异来突出图像中的边缘信息。形态学梯度的作用是突出图像中物体的边缘或轮廓。当我们对图像中的对象进行分割、边缘检测或特征提取时，形态学梯度可以很有用。它可以帮助定位物体的边界，提取轮廓信息，或者用于图像预处理的步骤之一。设定一个结构元素（通常是一个小的矩形或圆形核），然后对图像进行膨胀和腐蚀操作。形态学梯度被定义为图像的膨胀操作减去腐蚀操作的结果。
形态学笔记：侵蚀+膨胀+开运算+闭运算+形态学梯度+顶帽运算+黑帽运算
一只努力学习的小碗~
02-29 1014
形态学学习笔记，设计知识点有：侵蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽运算、黑帽运算等
图像处理之形态学梯度计算
weixin_33759269的博客
10-23 1591
图像处理之形态学梯度计算 源代码基于OpenCV实现，原因是太懒了，不想再用Java从头写了！ 一：概念介绍 形态学操作膨胀与腐蚀图像形态学中最基本的两个形态学操作、常常被组合起来一起使用实现一些复杂的图像形态学操作，计算图像的形态学梯度是形态学重要操作之一是有膨胀和腐蚀基础操作适当的组合形成。可以计算的梯度常见如下四种： 基本梯度 基本梯度是用膨胀...
形态学操作-梯度运算
sundanping_123的博客
01-15 1133
轮廓图像=膨胀图像-腐蚀图像 核越大，轮廓越粗 import cv2 import numpy as np a=cv2.imread('image\gradient.bmp') k =np.ones((3,3),np.uint8) #核大小3*3，数据类型unit8整型 k1 =np.ones((7,7),np.uint8) #核大小7*7，数据类型unit8整型 b=cv2.morpho...
OpenCV(12) 图像形态学操作之二：开运算与闭运算、梯度、礼帽与黑帽
最新发布
2401_86889724的博客
05-05 867
开运算和闭运算就是将腐蚀和膨胀按照一定的次序进行处理。但这两者并不是可逆的，即先开后闭并不能得到原先的图像。因为膨胀是对图像的高亮区进行扩展，腐蚀是对图像的高亮区进行收缩，两者相减便能得到图像的轮廓。但这两者并不是可逆的，即先开后闭并不能得到原先的图像。可以在文档中找到相关教程）礼帽 = 原图 - 开运算。黑帽 = 闭运算 – 原图。梯度 = 膨胀 – 腐蚀。
【OpenCV学习】形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、礼帽运算、黑帽运算、核函数
weixin_42415138的博客
07-20 2192
形态学操作 形态学主要从图像内提取分量信息，该分量信息通常对于表达和描绘图像的形状具有重要意义，通常是图像理解时使用的最本质的形状特征。 腐蚀 腐蚀是基础的形态学操作之一，能够将图像的边界点消除，使图像沿着边界向内收缩，也可以将小于指定结构体元素部分去除，借此实现出去噪声、元素分割等功能。 腐蚀过冲中，通常使用一个核（结构元）来逐个像素地扫描要被腐蚀的图像，并根据核（结构元）的关系来确定腐蚀结果。腐蚀操作等形态学操作是逐个像素地来决定值的，每次判定的点都是与结构元中心点所对应的点。 如果核（结构元）完全处
形态学滤波—腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度，礼帽，黑帽
拧发条鸟的博客
12-22 1306
形态学操作是根据图像形状（一般为二值化图像，即黑白图像）进行的简单操作,最基本的两个就是腐蚀与膨胀。 腐蚀：求局部最小值的操作。从数学角度看，腐蚀就是将图像（或者图像的一部分）与卷积核进行卷积。卷积核与图像卷积，即计算核覆盖区域像素的最小值，并把这个最小值赋值给参考点指定的像素。所以整幅图的高亮区域逐渐减少。 作用：这对于去除白噪声很有用，也可以用来断开连接在一起的物体。 函数：cv2.erode(src, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, bo
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OpenCV学习之路（八）图像的形态学转换（腐蚀，膨胀，开、闭运算，梯度运算，礼帽，黑帽）
01-06
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Opencv形态学的膨胀操作、开运算与闭运算、梯度运算、礼帽与黑帽操作
Mr_Happy_Li的博客
10-16 703
膨胀操作也就是根据图片将边缘的一些细节给丰富，处理的程度取决于卷积核的大小还有膨胀次数。也就是腐蚀操作的相反操作（原始输入（带有毛刺）- 开运算结果（去除毛刺） = 周围的毛刺（上图）具体优化效果根据卷积核而进行调整改变。
图像的形态学梯度运算(基本梯度、外部梯度、内部梯度、X方向梯度、Y方向梯度)的概念、作用以及相关的OpenCV示例代码
昊虹AI笔记
05-17 2337
大家看这篇博文前可以先看一看下面这篇博文，下面这篇博文是这篇博文的基础： 详解图像形态学操作之图形的腐蚀和膨胀的概念和运算过程,并利用OpenCV的函数erode()和函数dilate()对图像进行腐蚀和膨胀操作 图像形态学腐蚀可以将细小的噪声区域去除，但是会将图像主要区域的面积缩小，造成主要区域的形状发生改变；图像形态学膨胀可以扩充每一个区域的面积，填充较小的空洞，但是会增加噪声的面积。 根据两者的特性将图像腐蚀和膨胀适当的结合，便可以既去除图像中的噪声，又不缩小图像中主要区域的面积；既填充了较小的空洞，
win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（八）————8.6形态学梯度运算
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OpenCV-Python图像运算变换处理：形态学梯度运算及分类
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本文介绍了图像形态学变换的梯度运算的概念、原理、类别，并举例介绍了几种梯度运算的OpenCV-Python实现以及对应图像效果，可以看到通过图像的梯度运算可以获得图像的轮廓，核的形状对图像梯度运算的影响比较大，当然核的大小同样也有比较大的影响。
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11-14 1734
图像形态学操作 腐蚀操作 1.cv2.erode(src, kernel, iteration) 参数说明：src表示的是输入图片，kernel表示的是方框的大小，iteration表示迭代的次数 腐蚀操作原理：存在一个kernel，比如(3, 3)，在图像中不断的平移，在这个9方框中，哪一种颜色所占的比重大，9个方格中将都是这种颜色 代码： 1.读取带有毛刺的图片 2.使用cv2....
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点击此处返回总目录 一、什么是图像礼帽 图像礼帽，有的书上写作图像顶帽，是一样的。 礼帽图像 = 原始图像 - 开运算图像 ...
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yuan
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1.数学形态学简介 数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：腐蚀和膨胀、开运算和闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。 1腐蚀 粗略的说，腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界收缩，可以用来消除小且无意义的...
【OpenCV】形态学滤波（2）：开运算、形态学梯度、顶帽、黑帽
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07-06 2225
开运算（Opening Operation)，其实就是先腐蚀后膨胀的过程，其数学表达式如下： dst=open(src,element)=dilate(erode(src,element)) dst=open(src,element)=dilate(erode(src,element)) dst=open(src,element)=dilate(erode(src,element)) 作用：开运算可以消除小物体，在纤细点处分离物体，并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。示例代码： 先膨胀后腐蚀的过
计算机视觉（一）——形态学操作：腐蚀、膨胀、开闭运算、形态学梯度、顶帽与黑帽
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python+opencv-12 黑帽和礼帽运算黑帽和礼帽运算 黑帽和礼帽运算 黑帽和礼帽运算是建立在开运算与闭运算基础上的。
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