opencv学习（十七）dilate()膨胀函数//erode()腐蚀函数

最新推荐文章于 2025-02-08 16:37:25 发布
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分类专栏： opencv学习
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本文主要介绍了OpenCV中的dilate()膨胀函数和erode()腐蚀函数，这两种函数常用于图像处理，通过实例展示了它们在图像操作中的应用。

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dilate()膨胀函数

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erode()腐蚀函数

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实例

最低0.47元/天 解锁文章
OpenCV中的图像处理函数——膨胀（Dilate）
UtiExamples的博客
09-21 1343
膨胀操作是基于图像中的结构元素（kernel）进行的，它通过将结构元素与图像中的像素进行比较，从而确定输出图像中像素的值。膨胀操作的基本思想是，如果结构元素中的至少一个像素与图像中的像素匹配，那么输出图像中对应位置的像素值将被设置为最大值。本文介绍了膨胀操作的原理，并提供了使用OpenCV进行膨胀操作的源代码示例。通过调整结构元素的形状和大小，以及膨胀操作的迭代次数，可以实现不同的效果。膨胀（Dilate）是图像处理中常用的操作之一，它可以通过增加图像中亮区域的像素值来改变图像的形状和结构。
OpenCV每日函数 图像过滤模块 (5) dilate膨胀函数
学以致用 知行合一
06-12 2602
通过使用特定的结构元素来扩大图像。该函数使用指定的结构元素扩展源图像，该结构元素确定取最大值的像素邻域的形状： 膨胀可以应用数次（迭代）。 在多通道图像的情况下，每个通道都是独立处理的。............
opencv之dilate()函数
热门推荐
duwangthefirst的博客
04-19 4万+
概述 dilate()函数可以对输入图像用特定结构元素进行膨胀操作，该结构元素确定膨胀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大值： API说明 C++ API： void cv::dilate ( 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） ...
python学opencv|读取图像（五十九）使用cv2.dilate()函数实现图像膨胀处理
最新发布
专注python+工程实践的热心婶子
02-08 1155
​ 掌握了使用python+opencv实现调用cv2.dilate()函数进行图像膨胀处理的技巧。 ​
OpenCV之膨胀与腐蚀操作
sono_io的博客
05-10 960
先上代码 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/video.hpp> using namespace cv; using namespace std;
opencv36-形态学操作-膨胀 cv2.dilate()
小海聊智造
08-03 4779
膨胀操作是形态学中另外一种基本的操作。膨胀操作和腐蚀操作的作用是相反的，膨胀操作能对图像的边界进行扩张。膨胀操作将与当前对象（前景）接触到的背景点合并到当前对象内，从而实现将图像的边界点向外扩张。如果图像内两个对象的距离较近，那么在膨胀的过程中，两个对象可能会连通在一起。膨胀操作对填补图像分割后图像内所存在的空白相当有帮助。
OpenCV——膨胀与腐蚀
保持一颗敬畏之心，简单地调用C++，适当地向C++妥协，让以后的自己看懂代码，让别人看懂代码。
02-02 4313
目录前言正文腐蚀 erode函数erodegetStructuringElement膨胀 dilate函数dilate代码参考 前言 在OpenCV中,膨胀和腐蚀是基本的形态学操作,膨胀是使用像素邻域内的局部极大运算来膨胀一张图片,腐蚀是使用像素邻域内的局部极小运算来腐蚀一张图片,二者是一对相反的操作,但是都是对图像中的白色部分(高亮部分)而言的,膨胀用dilate()函数,腐蚀用erode()函数。 正文 腐蚀 erode 效果图 可以很明显的看到被腐蚀了。 函数 erode erode( InputA
OpenCV-Python腐蚀膨胀函数erode、dilate使用详解.rar
09-16
在OpenCV-Python中，我们可以使用`cv2.erode()`和`cv2.dilate()`函数来进行腐蚀和膨胀操作。这两个函数都需要输入原始图像、结构元素以及迭代次数。结构元素可以通过`cv2.getStructuringElement()`函数创建，常见的...
OpenCV中的Dilate（膨胀）与Erode（腐蚀）
山庄的铁匠
02-17 1356
目录 erode 膨胀 dilate 腐蚀 Sample 示例 Code 代码 Erosion Demo Dilation Demo erode 膨胀 //示例代码 void Erosion( int, void* ) { int erosion_type = 0; if( erosion_elem == 0 ){ erosion_type = MORPH_RE...
C++与opencv自己实现腐蚀和膨胀函数.zip
10-31
在C++中，OpenCV库提供了方便的函数`erode()`和`dilate()`用于执行腐蚀和膨胀操作。但为了深入理解其工作原理并优化性能，该项目选择了自行实现这两个函数。实现过程中，开发者需要遍历图像中的每个像素，逐个应用...
OpenCV-膨胀cv::dilate
翟天保的博客
05-21 1万+
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() );
Qt-OpenCV学习笔记--图像的膨胀--dilate()
ssismm的博客
11-10 681
通过一个特定的结构元素一个图像。
cvDilate
weixin_33957648的博客
12-21 234
二值图像的膨胀                              膨胀前                                                    膨胀后（5*5结构元素） 灰度图像的膨胀（7*7）         cvDilate为Intel OpenCV中提供的函数，定义如下。 函数名：cvDilate void cvDilate( ...
opencv-api dilate
Claroja
11-02 235
dst = cv.dilate( src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]] ) 使用结构元素膨胀一副图片 参数 描述 src 原图片 dst 输出图片 kernel 参考文献: https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group_...
opencv-膨胀 dilate()
weixin_43577679的博客
10-23 1639
【功能】 膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。 膨胀就是求局部最大值的操作，核B与图形卷积，即计算核B覆盖的区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。 【原型】 void cv::dilate( InputArray src,OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor, int iterations, .
OPenCV膨胀函数dilate()的使用
jndingxin的专栏
02-07 1万+
OPenCV版本：4.4 IDE：VS2007 功能描述 简述：使用一个指定的核元素去膨胀一个图像，图像膨胀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所覆盖元素的最大值替换B的中心位置值（即锚点处），完成整个膨胀的过程。 函数使用一个指定的核元素去膨胀源图像，内核有一个可定义的 锚点，我们叫他内核中心点，膨胀操作时，获取内核覆盖区域最大像素值，并代替锚点的像素，最大值通过以下公式获取： dst(x,y)=max⁡(x′,y′): element(x′,y′.
OpenCV中的cv2.dilate(）
Limiiiing的博客
07-04 858
膨胀操作通常用于填补前景对象中的小洞、连接邻近的对象等。然而，它也可能导致前景对象在视觉上变大或与其他对象合并。膨胀是图像形态学操作的一种，与腐蚀操作相反，它用于增大图像中亮区域（通常是前景对象）的大小。
OpenCV代码提取：dilate函数的实现
网络资源是无限的
08-27 7836
OpenCV代码提取：dilate函数的实现
opencv腐蚀膨胀函数
05-20
OpenCV 中的腐蚀和膨胀函数是图像处理中常用的基础函数之一，可以用来消除噪声、分离物体、连接物体等。下面介绍一下这两个函数的使用方法： 腐蚀函数 erode： ```python cv2.erode(src, kernel, dst=None, anchor...
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