python+opencv-10 形态学梯度运算

最新推荐文章于 2024-09-17 16:52:47 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： python 计算机视觉
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本文介绍了如何使用Python和OpenCV进行形态学梯度运算，该运算通过膨胀后的图像减去腐蚀后的图像获取图像的边缘信息。文中包含关键代码示例，展示如何进行形态学梯度运算。

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python+opencv-10 形态学梯度运算

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 ! S G=I\oplus S-I!S G=I⊕

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Python-OpenCV 图像处理（二十四）：图像形态学（顶帽、黑帽、形态学梯度）
zx_good_night的博客
03-22 939
顶帽（Top Hat）： 原图像与开运算图的区别（差值），突出原图像中比周围亮的区域 黑帽（Black Hat）： 闭操作图像- 原图像,突出原图像中比周围暗的区域 形态学梯度（Gradient）： 基础梯度：基础梯度是用膨胀后的图像减去腐蚀后的图像得到差值图像，称为梯度图像也是opencv中支持的计算形态学梯度的方法，而此方法得到梯度有称为基本梯度。 内部梯度：是用原图像减去腐蚀之...
OpenCV：形态学梯度
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u011186532的专栏
01-27 837
形态学梯度 是一种重要的形态学操作，主要用于突出图像中的边缘信息，特别适用于边缘检测、特征提取和噪声消除等任务。OpenCV 提供了非常强大的接口 cv2.morphologyEx() 来实现形态学梯度操作，结合不同的结构元素，能够处理不同的图像处理需求。
【OpenCV-Python】：形态学操作之形态学梯度+顶帽运算与黑帽运算
王乐予的博客
03-30 1369
什么是形态学梯度 形态学梯度能描述图像亮度变化的剧烈程度，我们可以使用形态学梯度突出物体边缘。 常见的几种梯度： - 基本梯度：膨胀后的图像减腐蚀后的图像； - 内部梯度：原图减腐蚀后的图像； - 外部梯度：膨胀后的图像减原图； - 方向梯度：使用X方向与Y方向的直线作为结构元素之后得到的图像梯度。 我们常说的形态学梯度一般指基本梯度。
形态学操作-梯度运算
sundanping_123的博客
01-15 1099
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...
Python+OpenCV入门教程【十六】图像的膨胀与腐蚀
Whiser的博客
08-21 354
图像的膨胀与腐蚀原理：点击了解 下面展示 代码。 from cv2 import cv2 as cv #腐蚀 def erode_demo(image): print(image.shape) # 转为灰度图 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) # 图像二值化 ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)
形态学梯度运算、礼帽运算
a_eastern的博客
02-05 563
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 ...
opencv-python学习笔记10-图像形态学处理
The_xz的博客
09-17 1251
【代码】opencv-python学习笔记10-图像形态学处理。
OpenCV-Python图像运算变换处理：形态学梯度运算及分类.rar
09-16
本资源"OpenCV-Python图像运算变换处理：形态学梯度运算及分类.rar"主要探讨了两个关键概念：形态学梯度运算和图像分类。 一、形态学梯度运算 形态学梯度是形态学图像处理中的一个基本操作，用于检测图像中的边缘...
基于OpenCV-Python的图像处理与形态学运算详解（包含详细的完整的程序和数据）
10-08
基于OpenCV-Python的图像处理与形态学运算详解涉及多个核心知识点，包括图像处理基础、形态学操作、OpenCV库的使用、Python编程以及图像噪声处理等。下面详细阐述这些知识点。 图像处理基础是进行图像分析和理解的...
【AI】opencv-python形态学操作合集
励志小妹的小窝
08-04 1040
算法原理：(灰度图像仅有0，1两种像素值) 在给定的结构元素（kernel滤波器）下，遍历图像的每个像素，并将其值替换为该像素周围邻域内像素的最小值。边缘检测和轮廓提取：形态学梯度运算可以用来提取图像中的边缘和轮廓，顶帽和黑帽运算都是形态学梯度运算的一种，它们可以通过突出图像中物体的边缘和轮廓来提高图像的清晰度和对比度。可在腐蚀后使用，在腐蚀操作中，消除噪声的同时，有价值的信息也减少了。斑块提取和分离：对于一些特定的应用，比如在医学图像处理中，顶帽和黑帽运算可以用来提取和分离某些特定的斑块，如肺结节等。
OpenCV-Python 笔记（三）形态学转换，图像梯度
qq_37030400的博客
08-02 487
形态学转换 侵蚀 侵蚀的原理是，一个卷积核，当它在图片上滑动的时候，只有在卷积核内所有像素都是1时，才被认为是1，如果有一个是0，则全部像素被替换成0。直观感受就是，黑色会向外扩散，从而导致黑色区域的边缘向外扩展。 img=cv.imread("text.jpg") #创建一个卷积核 kernel=np.ones((5,5),np.uint8) #侵蚀 erosion=cv.erode(img,kernel,iterations=1) plt.subplot(121),plt.imshow(img),p
【OpenCV3.3+Python3.6】图像形态学操作之顶帽，黑帽以及形态学梯度
Demo.demo的博客
11-25 409
形态学操作 1.顶帽：原图与开操作之间的差值图像 2.黑帽：闭操作与源图像的差值图像 3.形态学梯度 基本梯度：基本梯度是用膨胀后的图像减去腐蚀后的图像得到差值图像，称为梯度图像也是opencv中支持的计算形态学梯度的方法。 内部梯度：用原图减去腐蚀之后的图像得到的差值图像 外部梯度：图像膨胀之后再减去原来的图像得到的差值图像 代码奉上： import...
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 2207
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
qq_951274168的博客
12-16 189
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm 形态学梯度运算是用图像的膨胀图像减腐蚀图像的操作，该操作可以获取原始图像中前景图像的边缘。 例如，下图演示了形态学梯度运算。 从图中可以看到，形态学梯度运算使用膨胀图像（扩张亮度）减腐蚀图像（收缩亮度），得到原始图像中前景对象的边缘。 通过将函数cv2.morphologyEx()的操作...
OpenCV-Python图像运算变换处理：形态学梯度运算及分类
老猿Python
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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。
python opencv图像梯度
qq_41122834的博客
02-19 166
图像梯度感觉是用来提取出图像内部的轮廓： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('logo.jpg',0) sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5) sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5) laplacian =cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) title = ['original','sobe
图像形态学操作与梯度运算
Loong Cheng的博客
11-14 1698
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....
7/30 形态学转化 图像梯度 梯度运算 python+opencv 图像处理
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OpenCV-Python在图像形态学中应用梯度运算与分类技术
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