img=cv2.imread("1.png",flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 定义操作框,在图像上以这个框大小的像素进行遍历开运算 operation_kernel=np.ones((3,3),np.uint8)# 开运算 result_image=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,operation_kernel,iterations=iter_times)# 显示原始图像 cv2.imshow("img",img)# 显示...
由此可以得出,如果原图像与掩模进行或运算,原图像仅保留掩模中黑色区域覆盖的内容,其他区域变成白色 代码如下 import cv2import numpy as npflower = cv2.imread("amygdalus triloba.png") # 花原始图像mask = np.zeros(flower.shape, np.uint8) # 与花图像大小相等的掩模图像mask[120:180, :, :] = 255 #...
两幅图的(10,10)处蓝色通道值相加大于了255,所以dst值为255,我们换一个小一点的坐标(420,420)试试 二、图像减法 1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 #include<iostream> 3 using namespace cv; 4 using namespace std; 5 6 void main(){ 7 Mat img1=imread("E://1.jpg"); 8 Mat img2=imread(...
void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst, InputArray mask=noArray()); 比较常用的运算是求两幅图像像素的差的绝对值。 void absdiff(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst); 还有些函数是对单幅图像进行操作的,比如对每个像素的值取平方、平方根、对数等。 void sqrt(InputArray src, ...
开运算代码: kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(10,10)) opening=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_OPEN,kernel) show(opening) 闭运算代码:#下面开始闭运算,膨胀之后再腐蚀,用于去除黑点 kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(10,10)) ...
一. 开运算 调用morphologyEx函数,执行开运算,用到的参数是:cv.MORPH_OPEN。开运算也可以通过cv2.erode, 和cv2.dilate这两个函数组合而成,先腐蚀,再膨胀,形式如下: cv2.dilate(cv2.erode(src,kernel),kernel) 但是这样写比较麻烦一点,用morphologyEx函数就比较简洁一点。
本文主要介绍了OpenCV图像处理中的开运算与闭运算。开运算与闭运算通过调用cv2.morphologyEx函数实现，它包括源图片、卷积核与迭代次数等参数。开运算旨在去除孤立点、毛刺和小桥等，其作用类似于将连在一起的物体分开。实现开运算的方式包括先腐蚀后膨胀，或直接调用morphologyEx函数。此操作如图所示，通过...
图像的算术运算 本次教程我们将概述图像的算数运算,众所周知,数学中有着加减乘除运算,同样的,图像也是如此,它的本质实际上就是一个矩阵,所以图像也存在着加法、减法、位运算等等算数运算。 1.加法 使用cv2.add将两个图像相加,可以使用numpy中的矩阵加法来实现。但是在opencv中加法是饱和操作,也就是有上限值,numpy...
简介:OpenCV中图像的开、闭运算讲解与实战应用(附Python源码) 需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、开运算 开运算是将图像先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作,开运算可以用来抹除图像外部的细节 如下图所示是一个简单的二叉树,父子节点之间都有线连接,如果对此图像进行腐蚀操作,可以得出第二张图,此时...
您不太可能想要这种凌乱的添加。OpenCV有一个“添加”方法,让我们看看它的作用,将以前的“添加”替换为: add = cv2.add(img1,img2) 结果: 在这里也可能不是理想的选择。我们可以看到很多图像非常“白”。这是因为颜色是0-255,其中255是“全光”。因此,例如:(155,211,79) + (50, 170, 200) = 205, ...