开运算是先腐蚀后膨胀的过程,可以消除图像上细小的噪声,并平滑物体边界。 闭运算时先膨胀后腐蚀的过程,可以填充物体内细小的空洞,并平滑物体边界。 在OpenCV中几乎所有的操作都是针对图像的像素点进行的,包括灰化,二值化,模糊化等,膨胀和腐蚀也是一样,都是针对传入图像的像素点进行操作的!!! 膨胀: 此操作将图像(...
# 依次进行腐蚀、膨胀处理importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(10,4))#读取图片src=cv2.imread('data/test5.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)#设置卷积核kernel1=np.ones((9,9),np.uint8)#图像腐蚀处理result1=cv2.erode(src,kernel1)#设置卷积核kernel2=np.ones((9,9),...
kernel 如果噪声点比较多,会选择大一点的kernel,如果噪声点比较小,可以选择小一点的kernel 5. 闭运算 morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 6. 形态学-梯度 梯度= 原图 - 腐蚀 腐蚀之后原图边缘变小了,原图 - 腐蚀 就可以得到腐蚀掉的部分,即边缘 morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel) # ...
imshow("【原图】膨胀操作", image); //进行膨胀操作 Mat element =getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(15,15)); Mat out; dilate(image, out, element); //显示效果图 imshow("【效果图】膨胀操作", out); waitKey(0); return0; } 腐蚀(求局部最小值)(erode) #include<opencv2/highgui/highgui....
开运算与闭运算就是将腐蚀与膨胀合并到了一个函数中,详细说明在橡皮擦的博客也有说明。 我们可以应用cv2.morphologyEx函数解决开闭运算,后面的顶帽与黑帽也是应用该函数。 不断的进行开运算,会看到黑色的区域一点点的被腐蚀掉了,白色区域逐渐扩大,因为开运算时先腐蚀后膨胀。
梯度运算,即膨胀图减去腐蚀图, 因为膨胀运算得到的图像中我物体比原图中的“大”,而腐蚀运算得到的图像中的物体是收缩过的,比原图中的“小”,所以膨胀的结果减去腐蚀的结果,会得到一个大概的、不精准的轮廓。 test2.jpg梯度运算执行效果如下: 3.3 顶帽运算 ...
闭运算 定义:先膨胀后腐蚀 效果:能够排除小型黑洞(黑色区域) 形态学梯度 定义:膨胀图与腐蚀图之差 效果:可将团块(blob)的边缘突出来,从而保留物体的边缘轮廓 顶帽 定义:原图像与“开运算”结果图之差 效果:分离比邻近点亮一些的斑块。当一幅图像具有大幅的背景时,而微小物品比较有规律的时候,可用顶帽运算进行背...
MORPH_ERODE = 0:腐蚀处理 MORPH_DILATE = 1:膨胀处理 MORPH_OPEN = 2:开运算处理 MORPH_CLOSE = 3:闭运算处理 MORPH_GRADIENT = 4:形态学梯度 MORPH_TOPHAT = 5:顶帽变换 MORPH_BLACKHAT = 6:黑帽变换 MORPH_HITMISS = 7 :击中-击不中变换 ...
2膨胀 它恰好与侵蚀相反。 这里,如果内核下的至少一个像素为“1”,则像素元素为“1”. 因此它增加了图像中的白色区域或前景对象的大小增加. 通常,在去除噪音的情况下,腐蚀之后是膨胀.因为,侵蚀会消除白噪声,但它也会缩小我们的物体,所以我们膨胀它,由于噪音消失了,它们不会再回来,则我们的物体区域会增加。 它...
开闭操作 开运算与闭运算就是将腐蚀与膨胀合并到了一个函数中,详细说明在橡皮擦的博客也有说明。 我们可以应用cv2.morphologyEx函数解决开闭运算,后面的顶帽与黑帽也是应用该函数。 不断的进行开运算,会看到黑色的区域一点点的被腐蚀掉了,白色区域逐渐扩大,因为开运算时先腐蚀后膨胀。