OpenCV自学记录（2）——（一拳超人）图像处理基础（形态学处理、图像阈值化）

最新推荐文章于 2022-07-04 22:12:10 发布
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分类专栏： OPenCV自学记录 文章标签： opencv 计算机视觉 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40784418/article/details/105518900
版权

继上一篇博文，本片博客继续介绍图像处理基础，整理完毕之后会使用OpenCV完成一个小项目。

OpenCV自学记录（2）——图像处理基础（形态学处理、图像阈值化）

1、形态学处理

1.1腐蚀与膨胀

腐蚀和膨胀主要针对二值化图像的白色部分
腐蚀（erode）：是将灰度值小（灰度值最小为黑色）的区域增强扩展，主要用来去除比较亮的噪点，可以将图像断开裂缝变大
膨胀（dilate）：是将灰度值大（灰度值最小为白色）的区域增强扩展，主要用来连通相似颜色或强度的区域，可以将图像断开裂缝变小
膨胀就是求局部最大值的操作：就是将图像与核进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋给指定的元素——“求白”
腐蚀就是求局部最小值的操作：与膨胀的操作恰恰相反，腐蚀是求局部最小值。高亮区域逐渐变小，使其完全消失或在在细连通处断裂。——“求黑”
代码及操作效果如下：


                

                
                
        

    

  


        

            

                

                

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【OpenCV学习笔记 008】基于形态学运算的图像变换

				
			

			

				

					余莫星辰的博客
				

				

					09-17
					
					5839
					
				

			

		

		

			
				
基于形态学运算的图像变换

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Python图像处理（九）——形态学运算之图像开运算、比运算、梯度运算

				
			

			

				

					AI_girl的博客
				

				

					03-15
					
					2099
					
				

			

		

		

			
				
一、图像开运算

1.基本原理

图像开运算是图像依次经过腐蚀、膨胀处理后的过程。图像被腐蚀后，去除了噪声，但是也压缩了图像；接着对腐蚀过的图像进行膨胀处理，可以去除噪声，并保留原有图像。如下图所示：

开运算：先腐蚀，后膨胀





下面是借鉴一位博主写的开运算效果图：



作用：用来消除小的物体，平滑形状边界，并且不改变其面积。可以去除小颗粒噪声，断开物体之间的粘连。

2.函数原形

图像开运算使用函数morphologyEx()，它是形态学扩展的一组函数，其参数cv2.MORPH_OPE...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
图像二值阈值化、开运算

				
			

			

				

					u011559236的博客
				

				

					11-22
					
					483
					
				

			

		

		

			
				
学习OpenCV 第五章课后练习题5
载入一张风景照片，然后风景不动，在中心位置放一个咖啡杯，再拍摄一张，载入电脑过程中转换为8为灰度图像。
a：取其差的绝对值并显示结果=>带有噪声的咖啡杯掩码
b：结果进行二值化阈值操作，超过阈值的设置为255
c：进行CV_MOP_OPEN操作，进一步清除噪声
#include 
#include 
#include 
#include 
#incl

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV C++开发 第二节：图像处理（六、形态学操作、形态学应用之提取水平垂直线）

				
			

			

				

					u012618086的博客
				

				

					12-30
					
					426
					
				

			

		

		

			
				
一、形态学操作

代码：


#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
1.图像基本操作

				
			

			

				

					potato123232的博客
				

				

					08-11
					
					1742
					
				

			

		

		

			
				
文档中涉及到的opencv版本为：opencv-python 4.5.1.48

安装命令为 pip install opencv-python==4.5.1.48
	我没有装opencv-contrib-python
安装之后我们再安装matplotlib与numpy，这两个是配合opencv使用的库，我们会使用其中的几个功能，之后我们导入这三个库



%matplotlib inline 是在jupyter notebook 中独有的用法，在下面课程中我不做使用，下面所介绍的每一个方法都是导入了这三个

			
		

	





	

		

			

				
					
《opencv学习笔记》-- 形态学滤波:形态学梯度、开运算、闭运算、顶帽、黑帽

				
			

			

				

					ccr的博客
				

				

					07-04
					
					836
					
				

			

		

		

			
				
形态学滤波:形态学梯度、开运算、闭运算、顶帽、黑帽

			
		

	





	

		

			

				
					
morphologyEx（形态学操作）

				
			

			

				

					qq_38357239的博客
				

				

					03-03
					
					1075
					
				

			

		

		

			
				
morphologyEx（形态学操作）
概念
利用morphologyEx这个函数可以方便的对图像进行一系列的膨胀腐蚀组合。
函数讲解
●函数原型
○c++
void morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst,
                                int op, InputArray kernel,
                                Point anchor = Point(-1,-1), int i

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV-Python图像运算变换处理：形态学梯度运算及分类

				
			

			

				

					老猿Python
				

				

					11-26
					
					3270
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
计算机视觉——OpenCV

				
			

			

				

					hushaoqiqimingxing的博客
				

				

					02-25
					
					6908
					
				

			

		

		

			
				
源码：https://github.com/PacktPublishing/OpenCV3-Computer-Vision-Application-Programming-Cookbook-Third-Edition

访问像素值
	用指针扫描图像
	用迭代器扫描图像
	编写高效的图像扫描循环
	扫描图像并访问相邻像素
	实现简单的图像运算
	图像重映射
在OpenCV的C++API中，所有的类和...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于双峰阈值分割的冰湖提取算法（IDL语言实现）

				
			

			

				

					QQ704630835的博客
				

				

					08-20
					
					6144
					
				

			

		

		

			
				
一、背景

本文为了实现对喜马拉雅山地区的冰湖进行简单快速的提取，借鉴了一篇论文[1]中的方法，并对其加以扩充，实现了基于双峰阈值分割的冰湖提取方法和基于阈值迭代的冰湖提取方法。快速准确的获得冰湖的分布及变化信息，对高原地区水资源评价具有重要意义。

[1]李均力, 盛永伟, 骆剑承. 喜马拉雅山地区冰湖信息的遥感自动提取[J]. 遥感学报, 2011, 15(1): 29-43



二、方法...

			
		

	





	

		

			

				
					
第五章 - 图像形态学 - 自适应阈值（cvAdaptiveThreshold)

					
热门推荐

				
			

			

				

					狂奔的蜗牛
				

				

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自适应阈值：
是一种改进了的阈值技术，其中阈值本身是一个变量，自适应阈值T（x,y）的每个像素点都不同，通过计算像素点周围的b*b区域的加权平均，然后减去一个常数来得到自适应阈值。


 cvAdaptiveThreshold方法：

Provides adaptiv

			
		

	





	

		

			

				
					
基于形态学的图像处理

				
			

			

				

					qqsuiying的博客
				

				

					01-22
					
					1633
					
				

			

		

		

			
				
一、实验原理、目的与要求

、实验原理、目的与要求

要求：从带有车道线的图像（图2）中检测出车道线，并将检测算法通过摄像头采集实现实时的车道线检测。检测算法包括（但不限）以下步骤：

读入图像；
	灰度变换；
	去噪；
	边缘检测；
	线检测（直线/曲线）；
	视频采集及实时检测
	


图3-1 原图

原理： 

形态学处理：

开运算：先腐蚀后膨胀的过程。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。开运算通常是在需要去除小颗粒噪声，以及断开目标物之间粘连时使用。.

			
		

	





	

		

			

				
					
图像处理之基于OTSU阈值二值化

				
			

			

				

					linqianbi的博客
				

				

					11-21
					
					7137
					
				

			

		

		

			
				
这篇文章主要参考了：http://blog.youkuaiyun.com/liyuanbhu/article/details/49387483 还有http://blog.youkuaiyun.com/jia20003/article/details/43915983

机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化。这种二值化操作阈值的选取非常重要。阈值选取的不合适，可能得到的结果就毫无用处。今天就来讲讲一种自动计算

			
		

	





	

		

			

				
					
四、图像中水平和垂直线的提取

				
			

			

				

					csdnforyou的博客
				

				

					09-01
					
					2714
					
				

			

		

		

			
				
目录

一、Opencv中常用的图像的读取方法

二、形态学操作中核的生成getStructuringElement()函数

三、Opencv中图像的三种二值化:threshold、adaptiveThreshold、Otsu 二值化

四、图像模糊均值滤波Blur()函数

 

一、Opencv中常用的图像的读取方法

1、直接根据图片路径进行读入

String img_path = "C...

			
		

	





	

		

			

				
					
OpenCV学习笔记(十二)——图像分割与提取

				
			

			

				

					简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
				

				

					12-12
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
在图像处理的过程中，经常需要从图像中将前景对象作为目标图像分割或者提取出来。例如，在视频监控中，观测到的是固定背景下的视频内容，而我们对背景本身并无兴趣，感兴趣的是背景中出现的车辆、行人或者其他对象。我们希望将这些对象从视频中提取出来，而忽略那些没有对象进入背景的视频内容。

			
		

	





	

		

			

				
					
图像处理 | Otsu 阈值分割以及基本形态学处理

				
			

			

				

					qq_45716120的博客
				

				

					11-27
					
					2977
					
				

			

		

		

			
				
1、图像分割 —— Otsu 全局阈值分割
1) 实现原理与流程
具体实现步骤如下：

统计图像各个灰度级所包含的像素个数，即归一化直方图；
遍历每一个可能的灰度级，根据1) 中得到的直方图，计算出对应的累计概率以及累计灰度均值；
直接对图像调用 mean() 函数计算出全局灰度均值；再根据累计概率、累计灰度均值以及全局灰度均值计算出类间方差；
结合 max() 函数和 find() 函数找出最大类间方差所对应的各个灰度值，如果有多个灰度值，则取这些灰度值的平均值作为分隔阈值；
通过公式计算出可分性度量，将

			
		

	





	

		

			

				
					
【opencv小案例-对象提取】阈值分割+形态学处理+面积横纵比过滤

				
			

			

				

					优快云jpl的博客
				

				

					08-19
					
					1409
					
				

			

		

		

			
				
在图像处理中我们常常需要提取目标图像中的ROI区域或这是某个形状，这样我们就需要观察对象的特征，根据它的特征去提取。
这次我们在下图中提取其中的圆

基本思路
1、二值化处理
2、形态学操作（开与闭）去除干扰
3、提取轮廓，通过轮廓的面积大小与横纵比过滤
4、获取目标图像数据并标记
代码
# include<opencv2\opencv.hpp>
# include <iostr...

			
		

	





	

		

			

				
					
《数字图像处理》冈萨雷斯版习题答案解析

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
2. 图像基础：包括图像的表示、操作、显示和打印，是数字图像处理的初步知识。  3. 图像增强：介绍各种技术来增强图像的视觉效果，包括直方图均衡化、对比度调整和滤波等。  4. 图像复原：探讨如何处理模糊和噪声...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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