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...
OpenCV图像腐蚀和膨胀操作 1. 图像腐蚀操作的基本概念 图像腐蚀是一种侵蚀图像前景边界的操作,主要作用是去除图像中的小白噪声(即小的前景对象),断开前景对象之间的连接等。它通过将结构元素(通常是一个小的矩形或十字形等)与图像中的每个像素进行匹配,如果结构元素完全包含在前景对象中,则保留该像素为前景,否则将其...
作用:先腐蚀后膨胀,连接两个分开的物体,图像中的物体变大。 代码 import cv2 import numpy as np# 腐蚀image = cv2.imread('3.jpg') kernel1 = np.ones((3,3), np.uint8)# 3个不同尺度的膨胀单元kernel2 = np.ones((5,5), np.uint8) kernel3 = np.ones((9,9), np.uint8)dilation1= cv2...
膨胀:取核中最大值替换锚点,像素值将会变大,最大为255,即为白色 腐蚀:取核中最小值替换锚点,像素值将会变小,最小值为0,为黑色。 完整代码: #include <iostream> #include <string> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; Mat src; int element_size ; //这里该回...
其卷积操作非常简单,对于图像的每个像素,取其一定的邻域,计算最大值/最小值作为新图像对应像素位置的像素值。其中,取最大值就是膨胀,取最小值就是腐蚀。 2. 膨胀的具体实现 1) OpenCV实现 在OpenCV中实现了图像膨胀的函数dilate(),可以直接调用: Mat img = imread(imagename, IMREAD_GRAYSCALE);...
膨胀是求局部最大值的操作; 腐蚀是求局部最小值的操作。 1.腐蚀 具体操作是:用一个结构元素扫描图像中的每一个像素,用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做“与”操作,如果都为1,则该像素为1,否则为0。如下图所示,结构A被结构B腐蚀后: 腐蚀的作用是消除物体边界点,使目标缩小,可以消除小于结构元素的噪...
开运算:先腐蚀,再膨胀。有效消除物体外的白色噪声。 闭运算:先膨胀,后腐蚀。有效消除物体内的黑色噪声。 python实现 更多内容:图像开闭运算原理及python实现 matlab实现 更多内容:图像开闭运算原理及matlab实现 实验 importcv2ascvimportnumpyasnp img = cv.imread('paojie_g.jpg',0) ...
cv2.morphologyEx 是 OpenCV 中的一个函数,用于执行形态学操作,如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。这个函数的基本语法如下: Python Python retval,dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor]])参数: src:源图像,必须是单通道的灰度图像。 op:形态学操作的类型,可以是以下几种: cv2.MORPH_ERODE:腐蚀操...
开操作(腐蚀+膨胀)提取,水平和垂直线 二值图像 二值图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像中的任何像素不是0就是1,再无其他过渡的灰度值。 图像二值化的作用是为了方便提取图像中的信息,二值图像在进行计算机识别时可以增加识别效率。
一、阈值处理1.1 OpenCV 提供了函数` cv2.threshold()`和函数` cv2.adaptiveThreshold(),`用于实现阈值处理1.1.1. cv2.threshold():(1)在函数`cv2.threshold()`中,参数`threshold_type`用于指定阈值处理的方式。它有以下几种可选的阈值类型:(2)代码(3)图像部分 ...