opencv图像处理基本操作_形态学操作

最新推荐文章于 2022-05-01 14:51:14 发布
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本文介绍使用核元素进行图像形态学处理的方法，包括矩形、十字形和椭圆形核的生成，以及膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。通过不同类型的核元素和形态学操作，可以实现图像的细节增强、噪声去除等功能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

核元素：Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));

其中形状参数：MORPH_RECT     MORPH_CROSS     MORPH_ELLIPSE

膨胀操作: dilate(img, out, element);

腐蚀操作: erode(img, out, element);

形态学操作：morphologyEx(img, out, CV_MOP_OPEN, kernel);

其中操作类型参数：CV_MOP_ERODE    CV_MOP_DILATE  CV_MOP_OPEN  CV_MOP_CLOSE  CV_MOP_GRADIENT

CV_MOP_TOPHAT  CV_MOP_BLACKHAT

OpenCV-形态学操作
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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。例如，在识别手写数字时，能够能够通过形态学运算得到其骨架信息，在具体识别时，仅针对其骨架进行运算即可，形态学处理在视觉检测、文字识别、医学图像处理、图像压缩编码等领域都有非常重要的应用。 形态学操作主要包含：服饰、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度（Morphological
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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
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06-26 345
转载：https://www.cnblogs.com/zhp218/p/8530571.html 1. 腐蚀和膨胀 腐蚀和膨胀是最基本的形态学操作，腐蚀和膨胀都是针对白色部分（高亮部分）而言的。 膨胀就是使图像中高亮部分扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域； 腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。 膨胀是求局部最大值的操作，腐蚀是求局部最小值的操作。 膨胀与腐蚀能实现多种多...
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