我们大概可以发现,开运算把黑色目标中的白色噪声去掉了,闭运算把白色目标中的黑色噪声去掉了。 接下来我们再看一组结果(从上到下以依次为原图、开运算、闭运算): (怎么样,效果是不是更明显了) 二、图像梯度运算 梯度运算:膨胀图像 — 腐蚀图像 图像梯度运算是膨胀图像减去腐蚀图像的结果,得到图像的轮廓,其中二值...
dilated = cv2.dilate(image, kernel) # 膨胀图像 c. 开运算和闭运算 开运算:先腐蚀后膨胀,用于移除由图像噪音形成的斑点 闭运算:先膨胀后腐蚀,用来连接被误分为许多小块的对象 6. 查找绘制轮廓 a. 查找轮廓 轮廓查找在图像检测领域有很广泛的应用,比如查找图像中明显的色块、条纹、物体边缘等等,查找轮廓前先...
4、选取感兴趣的矩形区域(ROI) 一张图片它的某个像素点可以用 img[x, y, c]表示(x,y为坐标,c为通道数) 这个图片的某个矩形区域可以表示为img[x1:x2, y1:y2, c](矩形左上角坐标为(x1, y1),右下角坐标为(x2, y2)) 其中c取值0,1,2分别对相应B,G,R颜色通道,img[x, y]默认代表所有通道 5...
开运算是先腐蚀后膨胀的组合操作,可以用来去除图像中的噪声和小的干扰目标。 5. 闭运算 闭运算是先膨胀后腐蚀的组合操作,可以用来填补图像中的小孔和裂缝。 二、深入探讨 1. 膨胀的原理和作用 膨胀通过结构元素的滑动来扩张目标区域,可以使目标变大,填充空洞,连接断裂的目标,是图像处理中常用的操作之一。 2. 腐...
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)ret,th=cv.threshold(img,0,25...
顶帽运算(原始值-开运算), 突出更明亮的区域 1. cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel) 底帽运算(闭运算-原始值) 1. 图像梯度处理 cv2.Sobel(img, ddepth, dx, dy,ksize) Sobel算子 img:当前的图像;ddepth:图像的深度(一般为-1);dx和dy分别表示水平和竖直方向;ksize:Soble算子的大小 ...
开操作去掉了小点 顶帽、黑帽、形态学梯度 importcv2ascvimportnumpydefhat_demo(image):gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)kernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(15,15))top_dst=cv.morphologyEx(gray,cv.MORPH_TOPHAT,kernel)black_dst=cv.morphologyEx(gray,cv.MORPH_BLACKHAT,kernel)cim...
闭运算是形态学图像处理中的一种基本操作,它是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作的过程。闭运算的主要作用在于填充图像内部的小孔洞、弥合小裂缝,同时保持图像的整体结构和形状不变。 2. 闭运算在OpenCV中的实现方法 在OpenCV中,闭运算可以通过morphologyEx函数来实现。该函数的参数包括输入图像、操作类型(对于闭运算,使用...
闭运算(Closed-form expression)是指可以用解析表达式或者有限次代数运算表示的运算。在计算机视觉中,闭运算常用于图像处理,如图像滤波、边缘检测、特征提取等。闭运算具有计算简便、结果精确等优点,但随着图像尺寸的增大,计算量也会呈指数级增长,导致处理速度变慢。 三、阐述闭运算的加速方法 为了提高闭运算的效率,可以...
接下来再进行一次闭运算和开运算,填充白色物体内细小黑色空洞的区域并平滑其边界,处理后的效果如下: 这个时候,车牌的轮廓已经初步被选出来了,只是还有一些白色块在干扰。 上述过程的代码: // 得出轮廓 boolcontour(Mat image,vector<vector<Point>> &contours,vector<Vec4i> &hierarchy){ ...