opencv-api erode

最新推荐文章于 2024-11-18 13:38:06 发布
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分类专栏： 数据挖掘 文章标签： 图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/83503127
本文详细介绍了如何使用OpenCV库中的erode函数进行图像腐蚀处理。通过调整结构元素、锚点位置以及迭代次数等参数，可以实现对图像的精确腐蚀操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用指定的结构元素腐蚀图像
dst = cv.erode( src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]] )

参数描述
src输入的图像
dst输出的图像
kernel结构元素
anchorposition of the anchor within the element;
iterationsnumber of times erosion is applied.
borderType
borderValue

参考文献:
https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gaeb1e0c1033e3f6b891a25d0511362aeb

参考文献：
https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gac342a1bb6eabf6f55c803b09268e36dc
https://blog.youkuaiyun.com/qq_36387683/article/details/80479793

【OpenCV-Python-Tutorial 数字图像处理】opencv3.4 官方API及其实例总结
熊猫小妖的AI世界
02-25 4644
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GamBleout的博客
06-19 478
【代码】OpenCV--形态学。
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概述 erode()函数可以对输入图像用特定结构元素进行腐蚀操作，该结构元素确定腐蚀操作过程中的邻域的形状，各点像素值将被替换为对应邻域上的最小值： API说明 C++ API： void cv::erode ( InputArray src, （原始图像：通道数不限，depth必须是CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F） ...
Opencv中的erode和dilate（腐蚀和膨胀-python实现）
Keep_Trying_Go的博客
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OpenCV之图像膨胀：dilate函数（C++实现）
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dilate函数是使用像素邻域内的局部极大运算符来膨胀图像。 函数原型： void dilate(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1, -1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()); 参数详解： 第一个
OpenCV中的cv2.erode()
Limiiiing的博客
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腐蚀是一种图像形态学操作，用于减小图像中亮区域（通常是前景对象）的大小。它通过应用一个结构元素（通常称为卷积核或核）来实现，该结构元素在图像上滑动，并仅当结构元素下的所有像素都满足特定条件时（通常是所有像素都是前景像素），才保留结构元素中心位置的像素。、将前景对象的边界向内收缩等。然而，它也可能导致前景对象在视觉上变小或断裂。
python使用OpenCV-Python结合百度图像识别api实现图片中的文字识别
tang_xiaotang的博客
06-12 9561
上篇文章写了利用百度api实现图像识别提取图片上的文字，但是发现不是那么准确，所以现在结合OpenCV-Python找出图片上的文字，再把需要的文字切分出来，再调用接口识别，这样就会精确很多，附上参考的资料，多不多说，开干。 1.读取文件，并专成灰度图 imagePath = "20190610181452.png" img = cv2.imread(imagePath) gray = cv2.c...
opencv-python：图像处理
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可以看作是平移、旋转、缩放、翻转和错切的综合，仿射变换保持了二维图形的“平直性”和“平行性”，即直线在变换后仍然是直线，平行线在变换后仍然是平行线。一般情况下，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，所获得的全局特征越好。是一种非线性滤波方法，通过对图像中的像素进行排序，选择中间值作为输出值，实现图像的去噪。是一种基于高斯函数的线性滤波方法，通过对图像中的像素进行加权平均操作，实现图像的平滑。scale：可选参数，缩放因子。是一种简单的线性滤波方法，通过对图像中的像素进行平均操作，实现图像的平滑。
【Python--openCV图像处理】Python学习-OpenCV图像处理基础超详细的学习笔记（黑马程序员课程-B站有视频）
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syluxhch的博客
03-28 8739
注意：cv2.erode()函数默认白色为前景目标，黑色为背景，所有腐蚀操作对象都是对白色部分操作的，即腐蚀会使白色目标区域变小。上面实例中，白色为较多点，黑色部分是裂缝区域，腐蚀的对象为白色背景区域，所以会减小白色区域，增大了黑色区域。kernel=np.array([[1, 1, 1, 1]], dtype=np.uint8)) ，两个[][]的是1*4的行向量，腐蚀后图像细节会呈现横条状。侵蚀可以应用几次（迭代）。kernel=(1,1,1,1)是一个4*1列向量，腐蚀后图像细节会呈现竖条状。
OpenCV图像腐蚀函数erode()的使用
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02-07 1万+
OPenCV版本：4.4 IDE：VS2017 功能描述 通过一个特定的结构元素腐蚀一个图像。图像腐蚀的过程类似于一个卷积的过程，源图像矩阵A以及结构元素B，B在A矩阵上依次移动，每个位置上B所覆盖元素的最小值替换B的中心位置值（即锚点处），完成整个腐蚀的过程。 函数使用一个指定的核元素去腐蚀源图像，内核有一个可定义的 锚点，我们叫他内核中心点，腐蚀操作时，获取内核覆盖区域最小像素值，并代替锚点的像素，最小值通过以下公式获取： dst(x,y)=min⁡(x′,y′): element(x′,y′)≠0.
Qt-OpenCV学习笔记--图像的腐蚀--erode()
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通过一个特定的结构元素腐蚀一个图像。
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形态学，即数学形态学（Mathematical Morphology），是图像处理过程中一个非常重要的研 究方向。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，通常是图像理解时所使用的最本质的形状特征。例如，在识别手写数字时，能够通过形态学运算得到其骨架信息，在具体识别时，仅针对其骨架进行运算即可。形态学处理在视觉检测、文字识别、医学图像处理、图像压缩编码等领域都有非常重要的应用。
27-OpenCVSharp —- Cv2.Erode()函数功能（形态学腐蚀）详解
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腐蚀操作是形态学处理中的基本操作之一，它通过对图像的结构元素进行扫描，将覆盖区域的最小值赋给中心像素，从而收缩白色区域并扩展黑色区域。它通常与其他形态学操作一起使用，以获得最佳的图像处理效果。应用场景：腐蚀常用于去噪、修复边界、连接物体以及形态学滤波等任务。它在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域中有广泛应用。优化方法：减少迭代次数、选择适当的结构元素、并行计算等方法可以优化腐蚀操作的运行时间。
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