OpenCV-Python learning-12.形态学变换

最新推荐文章于 2025-04-17 17:23:54 发布

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本文介绍了几种常用的形态学图像处理方法，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽变换和黑帽变换等。通过构造结构元素进行图像处理，可以有效地去除噪声、提取边界等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

你也可以iframe外链查看。本节内容包括：

腐蚀、膨胀
构造结构元素
开运算、闭运算
形态学梯度
顶帽变换、黑帽变换

src="http://nbviewer.jupyter.org/github/lsh1994/CodeShare/blob/master/blog/opencv-python12.ipynb" width="100%" height="1000">

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OpenCV实战（11）——形态学变换详解

盼小辉丶的博客

02-16

2万+

形态学变换( Morphological transformations )通常是在二值图像上执行、基于图像形状的操作。本节，首先介绍了基本形态学算子，腐蚀与膨胀，并介绍了根据基本算子组合得到的开运算与闭运算，最后，利用形态学算子实现了经典的边缘/角点检测图像处理应用。

OpenCV机器视觉-形态学变换

05-18

1149

形态学变换膨胀与腐蚀 形态学变化是基于图像形状的一些简单操作。操作对象一般是二值图像，需要两个输入，一个是我们的原图，另一个是3x3的结构元素(内核)，决定了膨胀操作的本质。常见的操作是图像的膨胀和腐蚀。以及他们的进阶操作注入Opening、Closing、Gradient等等。结构元素的形状 MORPH_RECT 矩形 MORPH_ELLIPSE 椭圆形 MORPH_CROSS 十字型 ...

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OpenCV形态学变换

最新发布

2201_75762674的博客

04-17

731

卷积核，主要是奇数矩阵，为了有一个中心点，偶数矩阵找不到中心点。它的出现就是为了遍历图像中每一个像素点的位置，通过计算后得到一个新值替代原来的值，从而修改图像的形状。图中的每一个像素点都要作为中心点遍历，与定义的核进行计算。（1）腐蚀操作就是使用核在二值图（或者灰度图）上从左上角到右下角滑动，每一个像素点都要作为一次中心点。（2）在滑动过程中，令核值为1的区域与被覆盖的原图矩阵区域相乘，得到最小值，将最小值作为原像素点的新值。（3）相当于黑色变多，前景为白色的部分被腐蚀。

opencv 形态学变换

2401_87862479的博客

04-15

1377

形态学变换（Morphological Transformations）是一种。形态学变换有两个输入，一个输出：输入为（结构化元素），输出为形态学**变换后的图像。**其基本操作有腐蚀和膨胀，这两种操作是相反的，即较亮的像素会被腐蚀和膨胀。下面我们来说一下核、腐蚀与膨胀的概念。

opencv 形态学转换

qq_40107571的博客

11-22

405

opencv 形态学转换

OpenCV形态学转换

weixin_44796581的博客

08-21

250

1.侵蚀主要使用cv2.erode()函数来实现。 cv2.erode(src, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None)#腐蚀函数参数如下： src：需要腐蚀和膨胀的图像源矩阵 kernel：核矩阵 dst：返回结果矩阵 anchor：核矩阵锚点，不传值或传值为(-1,-1)则取核矩阵的中心位置作为锚点 iterations：迭代次数，每多迭代一次相当于以该值为1返回的结果作

Opencv-Python教程

01-26

- 形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算 5. Feature Detection and Description 特征检测和描述部分讲解了如何使用OpenCV进行特征检测和描述。该部分的知识点可能包括： - 关键点检测器，如SIFT（尺度不变...

Python-For-Computer-Vision-With-OpenCv-And-Deep-Learning

04-23

2. **OpenCV介绍**：学习OpenCV库的基本操作，如读取、显示和保存图像，进行图像的色彩空间转换，以及基本的图像处理操作，如滤波、边缘检测和形态学变换。 3. **图像处理**：掌握图像平移、旋转、缩放等几何变换，...

OpenCV-Python教程：从基础到实战应用

在章节1.4 Image Processing in OpenCV中，读者可以学习到图像处理的各种技术，如滤波、阈值处理、边缘检测、形态学操作等，这些都是计算机视觉中的关键步骤。接下来，1.5 Feature Detection and Description部分...

opencv-3.1.0.zip

11-06

2. **图像处理（Image Processing）**：包括滤波、形态学操作、色彩空间转换、直方图操作等。 3. **特征检测与描述（Feature Detection and Description）**：如SIFT、SURF、ORB等，用于图像匹配和物体识别。 4. *...

day4、5-opencv图像处理-近似矩形-可视化python

qq_73472828的博客

01-11

1113

如果介于两者之间，只有当它连接到一个高于高阈值的像素时，它才被认为是边缘。如果一个像素点的梯度强度很高，那么它很可能是一个边缘点，因为它表明了图像在该点有显著的变化。梯度强度是图像处理中的一个概念，它描述了图像中像素值变化的速率和方向。在数学上，梯度是一个向量，表示函数在该点的最大变化率的方向。这一步确保边缘是细的，通过在每个像素点上沿着梯度方向检查，只保留局部最大值，从而抑制非极大值，细化边缘。对于每个像素点，梯度强度（G）是通过将水平方向梯度（G_x）和垂直方向梯度（G_y）结合来计算的。

【OpenCV学习笔记 008】基于形态学运算的图像变换

10-01

爱分享、爱极客的编程怪兽--DaveBobo 博文《【OpenCV学习笔记 008】基于形态学运算的图像变换》博文链接： http://blog.csdn.net/davebobo/article/details/52561463 OpenCV版本：2.4.9

【OpenCV——python】形态学变换颜色空间颜色替换掩膜旋转

m0_73658021的博客

08-13

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形态学变换一般是处理二值图的腐蚀和膨胀操作，输入二值化图像和核，对图像进行类似卷积的操作。把图像转化为HSV颜色空间，通过对颜色范围的选取，识别指定的颜色，生成掩膜。对图片的数组乘以对应的旋转矩阵，就可以实现对图片的旋转。而后进行与运算可以获得指定颜色范围图像。

2021-10-25 opencv形态学变换

weixin_52116801的博客

10-27

397

opencv形态学变换腐蚀膨胀开运算闭运算形态梯度顶帽黑帽结构元素腐蚀膨胀腐蚀的基本概念就像土壤侵蚀一样，只侵蚀前景对象的边界（总是尽量保持前景为白色）。那它有什么作用呢？内核在图像中滑动（如二维卷积）。只有当内核下的所有像素都为 1 时，原始图像中的像素（1 或 0）才会被视为 1，否则会被侵蚀（变为零）。所以根据内核的大小，边界附近的所有像素都将被丢弃。因此，前景对象的厚度或大小在图像中减少或只是白色区域减少。它有助于消除小的白色噪音（如我们在“颜色空间”一章中所看到的），分离两个连接的对象等。膨

opencv python 7 形态学变换

super_chicken的博客

01-03

662

opencv python 7 形态学变换形态学变换指将数学形态学作为工具从图像提取特征或用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等，主要针对二值图像。腐蚀腐蚀即用一个核扫过整张图像（类似2D卷积），若核中所有像素均为1则置该像素为1，否则为0，其结果就是边界附近的白色像素被抹去。cv2.erode()实现了该功能。dst = cv2.erode(src, kernel[, dst[, ancho

形态学 - 膨胀和腐蚀

Henry的博客

10-25

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形态学是生物学的一个分支，主要研究动植物的形态和结构。这里，我们应用形态学简化图像的数据，取出不重要的结构，仅仅保持图像的基本形状特性形态学的基础是集合论。将感兴趣的区域称为前景像素点，不感兴趣的部分称为背景像素点。通过定义的结构元SE（structural element）对前景像素点操作，从而达到处理图像的效果。结构元类似之前的滤波器模板，不同的是结构元需要定义原点。原点对应像素点的输出，原点可以在SE的内部或者外部。当结构元对称且未指定原点的时候，原点位于对称中心处。

opencv常用的形态学操作

修炼之路

12-07

7004

导读在使用opencv做图像处理的时候，我们经常会需要用到一些基础的图像形态学操作腐蚀、膨胀。通过这些基本的形态学操作我们可以实现去噪以及图像的切割等。 形态学变换是基于图像形状的基础变换，它只能在二值图像上做处理。形态学操作需要两个输入，输入图像和structuring element或kernel，structuring element和kernel决定我们做何种形态学处理的操作。腐蚀和膨胀是形态学处理的基础操作，而开运算和闭运算是基于腐蚀和膨胀的变种操作。下面我们就介绍一下如何在实际中应用这些操作

Opencv Python图像处理笔记二：图像变换、卷积、形态学变换

十十办文武的博客

06-04

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图像处理是计算机视觉领域中的核心技术之一，它涉及到对图像进行各种变换、滤波、金字塔构建、形态学操作等一系列处理。在本篇博文中，我们将深入探讨使用OpenCV和Python进行图像处理的各种技术和方法。从几何变换到滤波、金字塔构建再到形态学操作，我们将逐步介绍并实践这些重要的图像处理技术，帮助读者更好地理解和应用于实际项目中。# 自定义滤波,对图像进行卷积运算:# 先定义卷积核，再参与计算，ddepth=-1表示和源图像深度一致# 此外还有个参数anchor，默认值为(-1,-1)表示锚点位于内核中心。

Python图像处理丨两种实现图像形态学转化运算

华为云官方博客

07-26

1502

本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化，包括图像顶帽运算和图像黑帽运算