opencv 图像的腐蚀与膨胀

最新推荐文章于 2024-10-16 23:18:51 发布
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aojie6698
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Python OpenCV 图像腐蚀与膨胀：图像形态学处理的利器
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03-24 314
它的原理与腐蚀相反，同样是利用结构元素扫描图像，当结构元素中的任意一个像素与扫描到的图像像素相匹配时，则保留该像素，否则就将其膨胀。它的原理是利用结构元素扫描图像，当结构元素中的所有像素都与扫描到的图像像素相匹配时，则保留该像素，否则就将其腐蚀掉。本篇文章详细介绍了OpenCV库中关于二值图像腐蚀和膨胀的操作，以及实现方法，读者可以根据需要灵活使用这两种操作。同时，还应注意结构元素大小和形状的选择，这将直接影响腐蚀和膨胀的效果。腐蚀和膨胀都是二值图像的形态学操作，这里以二值图像为例来介绍。
OpenCV库中的腐蚀与膨胀
2301_77444219的博客
05-15 520
算法步骤：对于图像中的每个像素，将结构元素与其对应位置进行比较，如果结构元素完全包含在图像中，则保留中心像素值，否则将中心像素置为背景值。算法步骤：对于图像中的每个像素，将结构元素与其对应位置进行比较，只要结构元素与图像有交集，中心像素值就被置为前景值。腐蚀（Erosion）: 腐蚀操作的原理是将结构元素在图像上滑动，只有当结构元素完全与图像重叠时，中心像素值才被保留，否则被置为背景值。膨胀（Dilation）: 膨胀操作的原理是将结构元素在图像上滑动，只要结构元素与图像有交集，中心像素值就被置为前景值。
opencv膨胀腐蚀
CV工程师呀
04-28 1048
1.膨胀腐蚀原理 见博主 膨胀就是亮点越亮，暗点越暗，腐蚀相反 2.膨胀 2.1api dilate(const Mat &src, Mat &dst, Mat kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1) src：輸入圖，可以多通道，深度可為CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F或CV_64F。 dst：輸出圖，和輸入圖尺寸、型態相同。 kernel：結構元素，如果kernel=Mat()則為預設的3×3矩形，
opencv-python中的腐蚀与膨胀函数
热门推荐
hjxu2016的博客
09-04 9万+
就像土壤侵蚀一样，这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉（但是前景仍然是白色）。 这是怎么做到的呢？卷积核沿着图像滑动，如果与卷积核对应的原图像的所有像素值都是1，那么中心元素就保持原来的像素值，否则就变为零。 这回产生什么影响呢？根据卷积核的大小靠近前景的所有像素都会被腐蚀掉（变为0），所以前景物体会变小，整幅图像的白色区域会减少。 这对于去除白噪声很有用，也可以用来断开两个连在一块的物体等
OpenCV--形态学操作（腐蚀膨胀）
m0_54614233的博客
06-30 260
目录一、前言二、腐蚀操作原图1.导库2.腐蚀膨胀3.结果 一、前言 图像形态学操作是 基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学。 形态学有四个基本操作：膨胀、腐蚀、开、闭。 膨胀与 腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段,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。 膨胀与腐蚀能实现各种各样的功能，主要如下： 1、消除噪声。 2、分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素。 3、寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。 求出图像的梯度。 二、腐蚀操作 原图 1.
OpenCV中的腐蚀和膨胀
remakeprogramer的博客
02-20 457
OpenCV中的腐蚀和膨胀 代码实现： import cv2 import numpy as np #腐蚀和膨胀 #腐蚀的作用就是让暗的区域变大，而膨胀的作用就是让亮的区域变大 img = cv2.imread('measure.png') img = cv2.medianBlur(img,5) cv2.imshow('source',img) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshold(gray,0,255,
opencv 图像腐蚀和图像膨胀的实现
12-17
首先，图像腐蚀是一种缩小物体区域的操作，它通过卷积核与图像进行运算来达到“抹掉”图像边缘的效果。在二值图像中，图像只包含两种值，通常是0和1，代表背景和前景。腐蚀操作时，卷积核覆盖在图像上移动，如果卷积...
OpenCV图像腐蚀和膨胀、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽和黑帽
qq_55025358的博客
04-17 3246
1.什么是图像腐蚀和膨胀 首先来看图像的腐蚀和膨胀，图像的腐蚀和膨胀都是相较于高亮部分而言，对应的二值化图像就是对白色区域而言，膨胀通俗来讲就是对将白色部分在原来的形状上扩大，对黑色部分压缩，腐蚀和膨胀操作相反。 2.图像腐蚀和膨胀的作用 1.消除噪声 2.分割图像和连接图像 3.求局部最大值和局部最小值（对图像进行数学卷积运算）我们后面具体说明 4.求图像的梯度（目前没发现怎么用的） 3. ...
OpenCV图像的腐蚀与膨胀.pdf
02-27
【OpenCV图像的腐蚀与膨胀】是图像处理中常见的形态学操作，主要应用于噪声消除、图像分割和元素连接。在OpenCV库中，这两种操作被广泛用于改进图像质量，特别是对于二值图像处理。 腐蚀操作（Erosion）是形态学...
opencv腐蚀与膨胀
LLXLQY的博客
07-21 1418
腐蚀与膨胀  腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最基本的操作，之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算。腐蚀和 膨胀的应用广泛，而且效果也很好。 我们先来谈谈腐蚀与膨胀的原理： 对于二值图像： 膨胀算法：用3X3的结构元素，扫描二值图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”运算，如果都为0，结构图像的该像素为0，否则为1.结果：使二值图像扩大一圈。
基于OpenCV根据原理腐蚀膨胀源码
04-10
基于OpenCV，根据腐蚀膨胀原理写的图像的腐蚀膨胀源码，没有调用现成函数，以前课程设计的结果。
【OpenCV】基本操作 腐蚀膨胀
我不是码农的博客~~~
08-14 309
【OpenCV】高手勿入! 半小时学会基本操作 10 概述腐蚀膨胀开运算闭运算 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 10 课) 腐蚀 腐蚀 (Eroding) 会沿着图像边界向内收缩, 从而消除边界点. 原图: 例子: # 读取图片 img = cv2.imread("white.png") # 腐蚀 erode = cv2.erode(img, kernel=(3, 3..
OpenCV.腐蚀与膨胀
kicinio的博客
11-07 3425
腐蚀与膨胀 腐蚀与膨胀是图形的形态学操作，常见用于二值化或灰度图像，对与图像的噪声消除、特征处理有很好的作用。所谓膨胀即输入图像与结构元素进行卷积计算，取局部极大值来替代中心值；而腐蚀则为取局部极小值替换中心值。腐蚀与膨胀这两个函数定义如下： dilate(src, dst, kernal); //膨胀 erode(src, dst, kernal); //腐蚀 膨胀各参数解释： src 表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。 dst 表示此操作的目标(输出图像)的Mat对象。 kernal
OpenCV膨胀腐蚀
wai371447806的博客
02-28 370
膨胀(dilate)，腐蚀(erode)通俗概念： 膨胀和腐蚀处理灰度图都是相对于白色而言。 膨胀：使白色扩张。 腐蚀：使白色减少（黑色扩张）。 形态学滤波： 开闭运算，形态学梯度，顶帽，黑帽。 开运算：先腐蚀后膨胀的效果 伪代码可理解为： dst = dilate(erode(src)); 用来清除毛边，孤立的点，总位置和形状不变。 闭运算：先膨胀后腐蚀的效果 伪代码： dst=erode(di...
【OpenCV】（八）—— 腐蚀和膨胀
最新发布
麦田里的稻草人的博客
10-16 2946
本文介绍opencv中的腐蚀和膨胀，包括其衍生操作开运算闭运算和黑帽礼帽
【OpenCv • c++】形态学技术操作 —— 腐蚀与膨胀
Ceylan__的博客
05-10 3747
形态学腐蚀膨胀操作是形态学的基本操作，常用于图形处理方面，实现了对目标像素点进行拓展的目的。从数学角度来讲，腐蚀膨胀操作就是将图像或者图像的一部分（称之为核A）与核（称之为核B）进行卷积。
OpenCV 理解腐蚀与膨胀(开、闭运算以及形态学方法)
叫我疾风大王
08-16 9629
OpenCV 腐蚀与膨胀(开、闭运算以及形态学方法） 形态学方法:OpenCV 腐蚀与膨胀(开、闭运算以及形态学方法）1、图像的腐蚀与膨胀2、图像开运算、闭运算3、其他形态学方法4、总结 1、图像的腐蚀与膨胀 图像腐蚀的一般步骤： 1、创建一个像素块(像素块可为任意形状，一般为矩形。自带一个核心，也叫做锚点,一般位于矩阵中央) 2、将像素块中的核心像素依次置于图像每个像素点(遍历图像所有像素)。 3、将像素块下所覆盖的所有像素的最小值赋给核心像素。 图像膨胀的一般步骤: 1、创建一个像素块(像素块可为任意形
opencv 腐蚀膨胀
sinat_35257860的博客
03-25 555
http://www.cnblogs.com/huhuuu/p/3528867.html 腐蚀膨胀是图像形态学比较常见的处理，腐蚀一般可以用来消除噪点，分割出独立的图像元素等。 　　一般腐蚀操作对二值图进行处理，腐蚀操作如下图，中心位置的像素点是否与周围领域的像素点颜色一样（即是否是白色点，即值是否为255），若一致，则保留，不一致则该点变为黑色（值即为0） 　　 　　
深入浅出OpenCV：图像腐蚀与膨胀技术实践
在opencv编程中，图像腐蚀与膨胀是两个常见的图像处理技术，它们都属于形态学处理方法。形态学处理主要是基于图像的形状进行操作，常用于图像的分割、去除噪声、边缘检测等。在本示例中，我们将详细探讨图像腐蚀和...
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