击中击不中理解

最新推荐文章于 2025-10-16 03:13:24 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-16 03:13:24 发布 · 3.6k 阅读 · 4

击中与击不中的概念就不背书了,刚开始看的时候很绕,后来自己用halcon做test的时候,发现对于W这个结构元素的选择很模糊,后来通过实验才恍然大悟,


最简单的形象理解其实就是其字面意思!!!

第一个结构元素要能击中图像(就是region全部包含结构元素!)

第二个结构元素要不能击中图像!(就是region与结构元素无任何交集)


形态学 - 击中-击不中变换
Henry的博客
10-27 3768
HMT全称是Hit miss transformation --- 击中 击不中变换，这里我们只对二值图像做处理二值图像是图像的灰度值只有两个值的图像，也就是非黑即白的图像，所以常用0表示黑，255表示白来表示二值图像通过结构元B1 对前景目标（灰度值为1255的点）做腐蚀操作通过结构元B2 对背景目标（灰度值为0的点）做腐蚀操作。因为我们只对二值图像做处理，只包含了前景+背景，所以背景目标也可以认为是前景目标的补集最后将前两步骤的图像求公共的集合，即交集。
OpenCV-Python图像击中击不中变换理解的关键知识点及自定义实现
老猿Python
12-06 3145
本节详细解释了OpenCV-Python图像击中击不中变换理解的关键知识点，给前面的如下问题进行了比较详细清楚的回答： - 补集怎么计算？ - 交集怎么计算？ - B1和B2怎么构造？ - 调用OpenCV的HMT变换函数时，对于B1和B2怎么传入？ - 能否根据介绍的算法利用腐蚀实现一个自定义的击中击不中HITMISS变换处理？ 并根据这些解释应用两次腐蚀实现了一个自定义的HMT变换函数，该函数不但能对二值图处理，也能对灰度图进行正确处理。
形态学操作——击中击不中变换
hanhan的博客
03-21 5228
操作目的 HitMiss变换是形态检测的一个工具，通过定义形状模板可以在图像中获取同一形状物体的位置坐标。 算法讲解 1、用击中结构去腐蚀原始图像得到击中结果X（这个过程可以理解为在原始图像中寻找和击中结构完全匹配的模块，匹配上了之后，保留匹配部分的中心元素，作为腐蚀结果的一个元素）。 2、用击不中结构去腐蚀原始图像的补集得到击不中结果Y（即在原始图像上找到击不中结构与原始图像没有交集的位置，这个...
数学形态学图像处理（腐蚀运算、膨胀运算、开闭运算、击中击不中变换）
12-04
C#语言、VS2005开发环境下的数学形态学图像处理，包括图像腐蚀运算、膨胀运算、开与闭运算、击中击不中变换！
图像处理从基础算法到智能应用的全面解析
最新发布
KevinCheng98的博客
10-16 598
从最初仅限于科研和军事领域的尖端技术，到今天普及至千家万户的日常应用，图像处理技术走过了一条从基础算法到智能应用的辉煌道路。回顾数字图像处理技术的发展，我们看到了一条清晰的演进路径：从依赖数学基础和简单算子的基础算法，到结合模型和优化的分析阶段，再到如今数据驱动、端到端的智能应用。未来，随着计算能力的持续提升和算法的不断创新，图像处理技术将继续向更实时、更精准、更富有创造力的方向发展，并与增强现实、医疗诊断、自动驾驶等领域深度融合，深刻地改变人类的生产和生活方式。这些算法构成了处理和分析图像的底层工具集。
形态学：击中、不击中
zzyczzyc的博客
12-11 1832
原理 作用：在二值图像中找到匹配 公式：A⊛B=(A⊖B1)∩(Ac⊖B2)A⊛B=(A⊖B1)∩(A^c⊖B2)A⊛B=(A⊖B1)∩(Ac⊖B2) 用 kernel B1B1B1 腐蚀A 用 kernel B2B2B2 腐蚀A的补集 求1和2所得结果的交集 解释：比如kernel B1 B2如下左中，目的找到匹配B1，但是不匹配B2的区域，B1和B2也可以直接由B（右）表示。...
Halcon代码实现击中击不中
meidin的博客
03-31 1947
使用Halcon实现击中击不中以及模板的创建
halcon---形态学：灰度腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，击中和击不中
xflangel的专栏
08-15 1349
halcon
matlab击中击不中方法例程
02-22
首先，理解击中击不中算法的基本原理。它涉及两个结构元素：一个称为“击中”模板（Hit Template），另一个称为“不中”模板（Miss Template）。这两个模板是二值图像，定义了我们寻找的目标形状。当“击中”模板与...
OpenCV-Python击中击不中变换案例：长方形边界提取.rar
09-16
1. **理解击中击不中变换**：击中击不中变换是一种二元操作，它基于两个结构元素：一个称为“击中”模板，另一个称为“击不中”模板。如果图像中的像素与“击中”模板匹配，那么这部分是“击中”，如果与“击不中”...
数学形态学的细化算法（涉及击中击不中变换）
12-07
击中击不中变换（Hit-Miss Transform）是另一种关键的数学形态学工具。它通过构造特定的结构元素，对图像进行匹配，找出满足特定模式的像素集合。这种变换可以用来检测图像中的特定特征，如边缘、角点等，对于细化...
Matlab数学形态学细化图像——基于击中击不中循环算法
12-20
数学形态学细化算法的matlab实现，主要应用循环击中击不中算法，同时有matlab自带的细化函数实现，循环击中击不中算法运行速度效率不及Matlab自带的细化函数，但原理很清晰，吻合冈萨雷斯版教材中细化方法。
matlab击中或及不中,[matlab] 使用击中击不中来定位图像位置
weixin_32672471的博客
03-21 882
最近学习图像处理，发现一个特别酷的操作，如标题所述。原图切换灰度图img2gray()函数就可以实现对灰度图进行闭运算消除噪声seDisk=strel('disk',5,0); %构造圆盘imgClose=imclose(imgGray,seDisk); 大津阈值分割level=graythresh(imgClose); %大津阈值法imgBw=imbinarize(imgClose,level)...
击中击不中的变换
u013263891的博客
11-03 4988
1.1 击中击不中的步骤 击中击不中变换是形态学形状检测的基本工具。 步骤为： 使用模板s1腐蚀原图像X 使用模板s2（s2为是s1的补）对Y(Y为X的补)进行腐蚀 对两个结果进行取交集 用击中结构去腐蚀原始图像得到击中结果X（这个过程可以理解为在原始图像中寻找和击中结构完全匹配的模块，匹配上了之后，保留匹配部分的中心元素，作为腐蚀结果的一个元素），然后用击不中结构去腐蚀原始图像的补...
【Emgu CV教程】9.8、形态学常用操作之击中击不中
活宝的博客
03-21 780
Emgu CV教程、形态学操作、击中击不中、MorphologyEx()、MorphOp.HitMiss
图像形态学——击中击不中
WaitFoF
11-22 4030
击中击不中变换 击中击不中变换是形状检测的一个基本工具。 设X为目标图像，B为结构元素，且B由两个不相交的部分B1B_1B1​和B2B_2B2​组成，即B=B1∪B2B=B_1∪B_2B=B1​∪B2​,且B1∩B2=ϕB_1∩B_2=\phiB1​∩B2​=ϕ。则目标图像X被结构元素B击中的数学表达式： X⊗B={x∣(B1)x⊆X,(B2)x⊆Xc}X \otimes B= \{x|(B_1)...
击中击不中（查找表）
zlearning的专栏
12-11 541
<br />查找表：<br />lut=makelut(@conwaylaws,3);<br /><br />bw1=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 <br />     0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 <br />     0 0 0 1 0 0 1 0 0 0<br />     0 0 0 1 1 1 1 0 0 0<br />     0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 <br />     0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 <br />     0 0 0 1 1 1
击中击不中变换
Douhaoyu的博客
06-16 1168
击中击不中变换
Opencv图像识别从零到精通（18）-------击中击不中
小木匠的博客
07-30 7600
在我们学习了膨胀腐蚀和基于膨胀腐蚀的变化之后，我比较喜欢的一个是击中击不中，因为喜欢所以就要单独列出来，心里总是觉得他可以有很多的用处，以后模版匹配，特征检测都会用，更深入的是，他会加深对膨胀腐蚀的理解，是一个很好的例子。 下面先看一个算法步骤和原理： Hit-miss算法步骤： 击中击不中变换是形态学中用来检测特定形状所处位置的一个基本工具。它的原理就是使用腐蚀；如果要在一幅图像A上找
halcon击中击不中运算
04-26
### Halcon中击中击不中运算的用法及示例 #### 击中击不中运算简介 击中击不中（Hit-and-Miss Transformation）是一种形态学操作，用于检测二值图像中的特定模式。它通过两个结构元素分别匹配前景像素和背景像素来完成这一任务。这种技术广泛应用于形状分析、缺陷检测等领域。 在Halcon中，`hit_or_miss`算子实现了该功能[^4]。此算子接受输入区域以及定义前景和背景模板的两组坐标点，并返回满足条件的目标区域。 #### 参数说明 - **InputRegion**: 输入待处理的二值化区域。 - **HitsRows**, **HitsColumns**: 前景模板的位置信息，表示希望找到的对象部分所在位置。 - **MissesRows**, **MissesColumns**: 背景模板的位置信息，指定不允许存在的对象部分所在位置。 - **ResultRegion**: 输出的结果区域，即符合击中击不中条件的部分。 #### 示例代码展示 下面提供一段简单的Python风格伪代码以帮助理解如何调用`hit_or_miss`函数： ```python # 加载图片并转换成二值图 read_image(Image, 'shapes') threshold(Image, Region, 128, 255) # 定义前景与背景模板 HitsRows = [0, 1, 1] HitsCols = [0,-1, 0] MissesRows = [-1,-1, 0] MissesCols = [ 0, 1, 1] # 执行击中击不中变换 hit_or_miss(Region, HitsRows, HitsCols, MissesRows, MissesCols, ResultRegion) # 可视化结果 dev_display(ResultRegion) ``` 以上脚本首先读取一幅名为'shapes'的测试图形文件，接着设定阈值得到初步分割后的二值区域；随后配置好所需的前后景模板参数列表；最后运用`hit_or_miss`指令获取最终符合条件的新区域，并将其显示出来以便观察效果[^4]。 #### 应用场景探讨 利用上述方法可以有效定位某些特殊几何特征比如角点或者T字型交叉路口等复杂图案，在工业自动化生产线上的产品表面质量监控环节尤为有用。例如当需要检查电路板焊锡连接处是否存在虚焊现象时，就可以借助此类算法快速精准地标记出疑似问题部位供进一步审查确认。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值