腐蚀操作是图像处理中的一种基本形态学操作,主要用于去除图像中的小噪点、分离连接的对象等。通过腐蚀操作,图像中的白色区域(前景)会逐渐变小,而黑色区域(背景)会相应扩大。简单来说,腐蚀操作会使图像中的高亮区域被“侵蚀”,从而减小或消除小的亮点或边界。 2. OpenCV库中腐蚀操作的基本函数和用法 在OpenCV库中,...
这个示例将加载名为"image.jpg"的灰度图像文件,并分别使用膨胀和腐蚀操作对图像进行处理,然后通过计算差值得到边缘信息。 总结 通过本文的介绍,你已经了解了使用OpenCV进行膨胀和腐蚀操作的基本步骤。你学会了使用dilate函数进行膨胀操作,使用erode函数进行腐蚀操作,并通过示例应用了解了图像增强和边缘检测的操作。 膨胀和腐...
我们先定义element用于做腐蚀和膨胀的操作 在上面设置两个参数 定义最大的点和当前的点 然后我们还用到了 createTrackbar这个函数.createTrackbar是Opencv中的API,其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件,用于手动调节阈值,具有非常直观的效果。 膨胀操作 定义膨胀的显示图像名称char showdilate[] = "outputdilate";...
一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数,一个是原始图像,第二个被称为结构化元素或核,它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了开运算,闭运算,梯度等。我们会以下图为例逐一介绍它们。 腐蚀 就像土壤侵蚀一样,这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉(但是前景仍然是...
OpenCV将腐蚀操作封装成erode方法 语法如下 dst=cv2.erode(src,kernel,anchor,iterations,borderType,borderValue) 参数说明 src 原始图像 kernel 腐蚀使用的核 anchor 可选参数 核的锚点位置 iterations 可选参数 腐蚀操作的迭代次数 默认值为1 后面两个参数建议采用默认 ...
1.腐蚀操作: 类似于化学反应,用酸腐蚀金属等等效果类似,因而被称为腐蚀操作。 importcv2importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np#载入汉字 展示原图img = cv2.imread('E:/img/6.jpg') cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()#腐蚀范围2x2kernel = np.ones((2,2),np....
OpenCV 图像腐蚀简单操作 腐蚀——基本的形态学运算之一。用图像中的暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分。 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>// highgui 模块头文件#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>// 图像处理头文件usingnamespacecv;intmain(){...
一、膨胀和腐蚀 膨胀和腐蚀(Dilating and Eroding)是基本的形态学操作。在OpenCV中定义了erode和dilate函数完成相应的功能。 膨胀和腐蚀主要作用有三:去除噪声;将分离的部分邻近连接起来;将密布的像素形成一块整体。 膨胀操作也类似于线性滤波,不过使用的是最大值滤波器,以kernel范围内的最大值代替中心点。
开运算(Open Operation):先腐蚀后膨胀的过程; 功能: 消除小物体; 在纤细处分离物体; 平滑较大的边界并不明显改变其面积; 形态学闭运算: 闭运算(Closing Openration),先膨胀后腐蚀; 功能: 排除小型黑洞(黑斑); #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> ...
腐蚀操作能够将图像的边界点消除,将图像沿着边界点向内收缩,也可以将小于指定结构的部分消除,即可以把图像细化, 除去噪声 该操作是逐个像素点来决定值,每次判定的点都是结构元中心点所对应的点 函数形式 dst = cv2.erode(src , kernel [ , anchor [ , interations [, borderType [ , borderValue]]]) 1...