开运算:先腐蚀,再膨胀 闭运算:先膨胀,再腐蚀 我们在上面的膨胀和腐蚀的图片中可以看到,图片大小程度上都受到了损失,字体信息缺失或者变粗等等。如果我们不想更改原有信息,即字体粗细。那么我们可以使用上面的两种运算。例如开运算,先对字体进行变细,再对字体进行变粗,整体上字体粗细不会发生变化。毛刺信息在腐蚀的...
因为结构元像素是白色的，因此膨胀操作可以认为是膨胀图像中的白色像素，白色被膨胀，那黑色就会腐蚀。（3...
简单来讲,形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。通过将结构元素作用于输入图像来产生输出图像。 最基本的形态学操作有二:腐蚀与膨胀(Erosion 与 Dilation)。 他们的运用广泛: 消除噪声 分割(isolate)独立的图像元素,以及连接(join)相邻的元素。 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。 通过以下图像,我...
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...
本篇用到的主要函数是: cv2.erode, 和cv2.dilate. 这两个函数通常用在二值化图像上,也就是黑白图像,但这不是必须的。从字面上理解,他们会使目标受到腐蚀,或者膨胀。本文使用二值化图像去理解这两个操作,同时…
OpenCV—python 形态学处理(腐蚀、膨胀、开闭运算、边缘检测),文章目录一、定义结构元素二、腐蚀和膨胀一、定义结构元素形态学处理的核心就是定义结构元素
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...
本周主要学习opencv的一些形态学运算的图像处理原理,方法及实操并在jetson nano上实现动态人脸检测。 本文主要从以下目录叙述。 opencv的学习 腐蚀膨胀及开闭运算 梯度、礼帽、高帽运算 二值化/阈值处理 2.移植到jetson nano实现人脸识别 二.opencv的基本图像处理函数 ...
图像膨胀是腐蚀操作的逆操作,类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大,线条变粗了,主要用于去噪。 (1) 图像被腐蚀后,去除了噪声,但是会压缩图像。 (2) 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并且保持原有形状。