OpenCV-形态学操作

最新推荐文章于 2025-05-07 15:53:21 发布
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分类专栏： opencv
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1. 开操作(MORPH_OPEN)

先腐蚀后膨胀 可以去掉小的对象，再将变小的大对象还原，在对象是前景色，背景为黑色的情况下。（去掉小白块）
在这里插入图片描述

2. 闭操作(MORPH_CLOSE )

先膨胀后腐蚀 可以填补小的洞，在对象是前景色，背景为黑色的情况下。（去掉小黑块）

在这里插入图片描述

3. 形态学梯度(MORPH_GRADIENT)

膨胀减去腐蚀
在这里插入图片描述

4. 顶帽(MORPH_TOPHAT)

原图像与开操作之间的差值（变黑的部分）

在这里插入图片描述

5. 黑帽(MORPH_BLACKHAT)

闭操作与原图像之间的差值（变白的部分）
在这里插入图片描述

OpenCV 形态学操作
weixin_57556081的博客
06-29 740
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。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等。 形态学操作主要包含：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、顶帽运算(礼帽运算)、黑帽运算等操作。 案例来源于傅老师。 1.腐蚀 腐蚀是最基本的形态学操作之一，它能够将图像的边界点消除，使图像沿着边界向
OpenCV -形态学操作
NOimachi的博客
06-29 682
本次素材都来源于傅贤君老师 首先得先了解什么是形态学？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。 1.腐蚀 目的： 提取图像分量信息最本质的形状特征。 重点： 腐蚀与膨胀。 难点： 梯度运算、形态学应用。 腐蚀： 1.将图像的边界点消除，使图像沿着边界向内收缩；2.将小于指定结构体元素的部分去除。 OpenCv提供了cv2.erode dst=cv2.erode(src,kernel[,anchor[,iterations[,bor
OpenCV形态学操作 腐蚀 膨胀 开闭
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03-15 1万+
<br />OpenCV形态学操作<br /><br /><br /><br />一、图像腐蚀 膨胀 细化的基本原理<br /><br />1．图像细化的基本原理<br />⑴ 图像形态学处理的概念<br />数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等。图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像。<br />在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各
OpenCV图像形态学操作指南
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opencv中的形态学操作
qq_50620084的博客
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opencv中的形态学操作
Opencv之形态学操作
cocofisher的博客
01-16 672
最基础的形态学操作即腐蚀操作和膨胀操作，在此基础之上，又出现了开运算、闭运算、梯度运算、礼帽与黑帽操作。所有的形态学操作只针对二值图片。 腐蚀操作 首先，读入一张二值图片。 pie = cv2.imread('pie.png') cv2.imshow('pie', pie) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 腐蚀操作的原理就是求局部最小值的操作，核...
opencv形态学操作
qq_59631728的博客
02-25 165
opencv形态学操作
OpenCV-4.10.0-windows.exe
10-18
在图像处理方面，OpenCV提供了各种图像转换、图像增强、滤波、形态学操作等常用功能，这些功能是进行图像预处理和分析的基础。例如，使用OpenCV可以实现图像的灰度化、二值化、色彩空间转换、边缘检测等操作。 在...
OpenCV-4.7.0-windows.exe
10-18
例如，在图像处理方面，OpenCV提供了丰富的图像操作函数，包括但不限于图像滤波、形态学处理、色彩空间转换、几何变换等。这些功能使得开发者可以轻松地进行图像的预处理和增强，为后续的高级分析打下坚实的基础。 ...
opencv-python 形态学操作.txt
02-27
形态学操作是图像处理中的一种重要技术，其基本概念包括使用结构元素（一个小的图像）来分析原图像的特征，从而实现图像的增强、分割等操作。形态学操作主要包括腐蚀、演化、开放和闭合四种基本类型。 腐蚀操作类似...
opencv-4.4.0-androidopencv-4.5.0-android-sdk
12-17
3. **图像处理**：OpenCV支持丰富的图像处理函数，如灰度化、直方图均衡化、边缘检测（Canny、Sobel等）、滤波器（高斯模糊、中值滤波等）和形态学操作（膨胀、腐蚀、开闭运算等）。 4. **特征检测与匹配**：OpenCV...
OpenCV.形态学操作
We尼
02-04 3073
OpenCV.形态学操作
opencv的形态学方面的操作
nbxuwentao的博客
01-08 382
进行了各种opencv进行图像处理的方法，包括线性滤波的方框滤波，均值滤波与高斯滤波，属于非线性滤波的中值滤波，双边滤波，两种基本的形态学操作-膨胀和腐蚀；5中高级的形态学滤波操作-开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽和黑帽，还有漫水填充法，图像金字塔，图像缩放，阈值化，设计面广：本次图像处理核心函数的名称： 1.boxFilter 2.blur 3.GaussianBlur 4.medianBlur...
OpenCV形态学操作一
何解然_K|user
09-29 443
1 图像分，彩色三通道RGB，灰度，二值黑白 opencv中有API直接可以把彩色转为灰度也就是cvtColor()； 转为灰度，也就是由原来的三通道变为单通道，单通道的值范围是&lt;0,255&gt;，我记得作飞卡时候每一个像素值似乎范围就是这个，但是微控上面的&lt;0,255&gt;,似乎好像是有彩色的//我记得不太清了，先写这里，以后，确定后更。 Mat dst=Mat:...
Opencv 形态学操作
Peanut 大本营
04-08 541
形态学操作：使图像的形态发生改变的操作 目的：用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的 常用操作：膨胀、腐蚀、开操作、闭操作，梯度计算，顶帽变换，黑帽变换等 应用场景：消除噪声、边界提取、区域填充、连通分量提取、凸壳、细化、粗化等；分割出独立的图像元素，或者图像中相邻的元素；求取图像中明显的极大值区域和极小值区域；求取图像梯度 kernel：每次操作的范围...
【OpenCV——形态学操作】
m0_70964767的博客
10-02 1607
用一个结构元素扫描图像中的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做与操作，如果都为0，则该像素为0，否则为1,膨胀的作用是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，填补目标中的孔洞。2>D邻接:像素p(x,y)的D邻域是:对角上的点(x+1,y+1)，(x+1,y-1)，(x-1,y+1)，(x-1,y-1), 用ND(p)表示像素p的D邻域。1> 4邻接:像素p(x,y)的4邻域是: (x+1,y)，(x-1,y)，(x,y+1)，(x,y-1)用N4(p)表示像素p的4邻接。
opencv学习（二十三）：形态学操作
时光的博客
12-08 741
图像的形态学处理         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。         膨胀、腐蚀、开运算和闭运算是数学形态学的四个基本运算，它们在二值图...
【OpenCv】形态学操作
qq_41480046的博客
01-25 265
理论： 形态学操作：腐蚀、膨胀、开、闭，形态学梯度，顶帽，其中膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段。 膨胀：跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在图像A上移动，其中B定义其中心为锚点，计算B覆盖下的A的最大像素值用来替换锚点的像素，其中B作为结构体可以是任意形状。（注：是用结构B覆盖下的最大像素值来代替锚点） 效果如下：（背景区域膨胀，图像内容i变细）       ...
opencv-python 形态学处理
02-07
### OpenCV Python 形态学处理教程 #### 形态学基本概念 形态学操作主要用于提取图像中的有用特征，如边界检测、噪声去除等。这些操作基于形状和结构来分析并处理图像[^1]。 #### 常见的形态学操作及其应用 - **腐蚀 (Erosion)** 和 **膨胀 (Dilation)** 是最基本的两种形态变换方法。 - **开运算 (Opening)** 可以用来消除小物体，在平滑较大对象边缘的同时也能断开狭窄部分。 - **闭运算 (Closing)** 则相反，它能填补前景物体内部的小洞或移除小黑点。 - 还有一些高级的操作像顶帽(Top Hat)以及黑帽(Black Hat)，它们分别用于增强较亮区域对比度或是突出暗背景上的明亮细节[^4]。 #### 实际案例展示 下面给出一段完整的Python代码片段，展示了如何利用OpenCV执行上述提到的各种形态学转换： ```python import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def show_images(images, titles=None): """显示多张图片""" n_ims = len(images) fig, axs = plt.subplots(1, n_ims, figsize=(n_ims * 5, 5)) for i in range(n_ims): ax = axs[i] if isinstance(axs, np.ndarray) else axs ax.imshow(cv2.cvtColor(images[i], cv2.COLOR_BGR2RGB)) if titles is not None and i < len(titles): ax.set_title(titles[i]) ax.axis('off') plt.show() # 加载原始图像 image_path = "path_to_your_image" original_img = cv2.imread(image_path) # 定义一个简单的正方形核 square_kernel = np.ones((5, 5), dtype=np.uint8) # 执行不同的形态学操作 erosion_result = cv2.erode(original_img, square_kernel, iterations=1) dilation_result = cv2.dilate(original_img, square_kernel, iterations=1) opening_result = cv2.morphologyEx(original_img, cv2.MORPH_OPEN, square_kernel) closing_result = cv2.morphologyEx(original_img, cv2.MORPH_CLOSE, square_kernel) black_hat_result = cv2.morphologyEx(original_img, cv2.MORPH_BLACKHAT, square_kernel) show_images([original_img, erosion_result, dilation_result, opening_result, closing_result, black_hat_result], ["Original Image", "Eroded", "Dilated", "Opened", "Closed", "Black Hat"]) ``` 这段脚本不仅实现了基础的功能演示，还通过`matplotlib`库提供了直观的结果可视化功能[^2][^3].
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