膨胀操作为腐蚀操作的作用相反,这是图像处理中最常使用的另一种形态学操作,它主要通过在图像边界上扩展像素来实现扩宽图像中对象的作用。膨胀操作通过考虑每个像素的邻域并将其值设置为该邻域中所有像素中的最大值来实现的。对于二值图像,如果任何相邻像素的值为1,则输出像素也被设置为1。 接着,让我们通过具体示例...
函数第六个参数是图像像素外推法的选择标志,第七个参数为使用边界不变外推法时的边界值,这两个参数对图像中主要部分的膨胀操作没有影响,因此在多数情况下使用默认值即可。 需要注意的是该函数的膨胀过程只针对图像中的非0像素,因此如果图像是以0像素为背景,那么膨胀操作后会看到图像中的内容变得更粗更大;如果图像...
膨胀:待操作像素 * 上面矩阵 > =255,f(x,y) = 255。 ↑ 腐蚀算法: 对于待操作的像素 f(x,y),只有 f(x,y-1) 、f(x,y+1) 、f(x-1,y) 、f(x+1,y) 都为255,则 f(x,y)=255。 换句话说:将待操作的图像像素与以下 4-近邻矩阵 相乘,结果小于255*4的话,将中心像素设为0。 腐蚀:待操...
图像膨胀是一种基本的形态学操作,可以使二值图像中的目标区域扩张,具体操作方法如下: 1.定义膨胀核,即一个二维矩阵,通常为正方形或矩形。 2.将核矩阵的中心点移动到图像中的每个像素点位置。 3.对于中心点所在的像素,判断其周围是否存在至少一个像素点与该点为真(二值图像中常用1表示真,0表示假),如果存在则...
答:膨胀操作:让结构元S的原点对图彖进行扫描,一旦遇到二值图象的T”像素时,结构元整体形状就与 输出图象进行“或”运算。 腐蚀操作:让结构元S的原点对准二值图彖上每一个像素,如果结构元上每一个“1"像素全都覆盖二值图象 上的T像索时,贝U将值T与输出图象进行“或"运算。否则,置该像索为0 闭合操作:先...
膨胀操作原理:存在一个kernel,在图像上进行从左到右,从上到下的平移,如果方框中存在白色,那么这个方框内所有的颜色都是白色 代码: 1.读取带有毛躁的图片 2.使用cv2.erode进行腐蚀操作 3.使用cv2.dilate进行膨胀操作 importcv2importnumpy as np#1.读入图片img = cv2.imread('dige.png') ...
2019-12-24 19:38 − 在用plt.imshow和cv2.imshow显示同一幅图时可能会出现颜色差别很大的现象。这是因为: opencv的接口使用BGR,而matplotlib.pyplot 则是RGB模式 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot... 瘋耔 0 4479 机器学习进阶-阈值与平滑-图像平滑操作(去噪操作) 1. cv2.blur(...
OpenCV将膨胀操作封装成dilate方法 语法格式如下 dst=cv2.dilate(src,kernel,anchor,iterations,borderType,borderValue) 参数说明如下 src 原始图像 kernel 膨胀使用的核 anchor 可选参数 核的锚点位置 iterations 可选参数 膨胀操作的迭代次数 后面两个为可选参数 建议取默认值 ...
解析 膨胀:让结构元S的原点对图象进行扫描,一旦遇到二值图象的“1”像素时,结构元整体形状就与输出图象进行“或”运算。 腐蚀:让结构元S的原点对准二值图象上每一个像素,如果结构元上每一个“1”像素全都覆盖二值图象上的“1”像素时,则将值“1”与输出图象进行“或”运算。