膨胀与腐蚀属于形态学范围,具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。 它们的用途就是用来处理图形问题上。总结性的来说: + 膨胀用来处理缺陷问题; + 腐蚀用来处理毛刺问题。 膨胀就是把缺陷给填补了,腐蚀就是把毛刺给腐蚀掉了。这里其实说的并不严谨,也是为了大家理解方便。下面...
腐蚀:消除图像边缘小的成分,并将图像缩小,从而使其补集扩大。 膨胀和腐蚀:并不互为逆运算,可以级联结合使用。 膨胀运算: 膨胀运算示意图: 膨胀运算c语言实现 水平膨胀:不处理左右两边 垂直膨胀:不处理上下两行 全方位膨胀:不处理四周 intImage[120][180]; memset(Image,0,sizeof(Image));//全方位膨胀运算for...
腐蚀:消除图像边缘小的成分,并将图像缩小,从而使其补集扩大。 膨胀和腐蚀:并不互为逆运算,可以级联结合使用。 膨胀运算: 膨胀运算示意图: 膨胀运算c语言实现 水平膨胀:不处理左右两边 垂直膨胀:不处理上下两行 全方位膨胀:不处理四周 intImage[120][180]; memset(Image,0,sizeof(Image));//全方位膨胀运算for...
图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域. 其中膨胀类似与 '领域扩张' ,将图像的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大. 腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小. ...
腐蚀与膨胀是数字形态学里的两个基本操作,一般用于二值图像(当然RGB图也可以用)。腐蚀的作用说白了就是让暗的区域变大,而膨胀的作用就是让亮的区域变大(可以想象成巴啦啦能量和古娜拉黑暗之神在神仙打架。。巴啦啦能量赢了就是膨胀,古娜拉黑暗之神赢了就是腐蚀。。。) ...
本节学习使用图像处理中,两个形态学操作函数:腐蚀(cv::erode)和膨胀(cv::dilate)。 形态学变换 简单的说,就是一些基于形状的图像处理方法。用一个结构元素来处理输入图像,然后得到输出图像。(Learning OpenCVby Bradski and Kaehler) 最常见的形态学变换是腐蚀和膨胀。他们的作用是: ...
OpenCV-Python:腐蚀、膨胀、开操作、闭操作 腐蚀: 腐蚀就是选择滑动窗口中像素值最小的点(局部最小值)。 公式表示: 可以理解为,移动结构B,如果结构B与结构A的交集完全属于结构A的区域内,则保存该位置点,所有满足条件的点构成结构A被结果B腐蚀的结果。 函数原型: 膨胀 膨胀就是选择滑动窗口中像素值最大的点(...
图像的膨胀和腐蚀是形态学的基本运算，类似于实数的加和减，既然是加和减就得有两个数，同样我们也得有两个矩阵进行相互运算，形态学中的腐蚀是用集合论来表示的，为啥用集合论呢？(现在一切的数学基础,集合是个筐啥都能装[抠鼻]，数学中的空间结构比如说：拓扑空间、线性空间、其实就是描述集合元素关系的，...
腐蚀在形态学操作家族里是膨胀操作的孪生姐妹。它提取的是内核覆盖下的相素最小值。 进行腐蚀操作时,将内核 划过图像,将内核 覆盖区域的最小相素值提取,并代替锚点位置的相素。 以与膨胀相同的图像作为样本,我们使用腐蚀操作。从下面的结果图我们看到亮区(背景)变细,而黑色区域(字母)则变大了。
二值图像膨胀与腐蚀一般来说对于二值图像,膨胀运算后图像中物体一般来说对于二值图像,膨胀运算后图像中物体加加长长或或变粗变粗;腐蚀运算后图像中物体;腐蚀运算后图像中物体收缩收缩或或细细化化。下面先通过一些例题观察分析膨胀与腐蚀后。下面先通过一