分析: 更改迭代次数将为2,将对图片进行2次的膨胀操作 3、形态学处理——腐蚀操作# 腐蚀操作和膨胀操作相反,也就是将毛刺消除,判断方法为:在卷积核大小中对图片进行卷积。取图像中(3 * 3)区域内的最小值,由于我们是二值图像,也就是取0(黑色)。 总结: 只要原图片3 * 3范围内有黑的,该像素点就是黑的。
可以发现erode和dilate这两个函数内部就是调用了一下morphOp,只是他们调用morphOp时,第一个参数标识符不同,一个为MORPH_ERODE(腐蚀),一个为MORPH_DILATE(膨胀)。 morphOp函数的源码在…\opencv\sources\modules\imgproc\src\morph.cpp中的第1286行,有兴趣的朋友们可以研究研究,这里就不费时费力花篇幅展开分析了。
腐蚀操作描写叙述为:扫描图像的每个像素,用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作:假设都为1,结果图像的该像素为1,否则为0。 膨胀操作描写叙述为:扫描图像的每个像素,用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作:假设都为0,结果图像的该像素为0,否则为1。 以上都是关于二值图像的形态学操作,对于灰度图像: 腐...
图像的腐蚀与膨胀是图像形态学运算的知识,形态学橡皮擦也是第一次接触到,寻找了一些简单的说明,基本含义是改变图像中物体的形状,一般在二值图中用来连接相邻的元素或分离成独立的元素,简单看一下说明,果然跟没学一样。 我们依旧先把腐蚀与膨胀应用层学会,掌握之后在去反推课程。 图像腐蚀(Erosion ) 基本原理为:选...
梯度计算是通过膨胀图像减去腐蚀图像，来显示边缘信息。这种方法可以帮助我们识别图像中的轮廓和边界。高帽计算原始图像减去开运算结果，主要用于去除毛刺。黑帽操作则是闭运算结果减去原始图像，主要用于显示缺陷。通过这些技术的应用，我们可以有效处理图形中的各种问题，如缺陷填补、毛刺去除、边缘检测等。具体...
图像的腐蚀与膨胀是图像形态学运算的知识,形态学橡皮擦也是第一次接触到,寻找了一些简单的说明,基本含义是改变图像中物体的形状,一般在二值图中用来连接相邻的元素或分离成独立的元素,简单看一下说明,果然跟没学一样。 我们依旧先把腐蚀与膨胀应用层学会,掌握之后在去反推课程。
图像腐蚀膨胀主要是为了去除阈值化图像周围不需要的噪声,通过形态学处理,值保留完整的轮廓 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除图像轮廓内部噪声,并且保持原有形状。 对膨胀过的图像,进行腐蚀处理,可以去除图像轮廓外部噪声,并且保持原有形状。 [Python图像处理九] :Opencv图像形态学处理之图像腐蚀与膨胀原理及方法 ...
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...
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...
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...