Mat srcImage= imread("C:/dev/cpp_test/kun.png",1); Mat dstImage_dilate ,dstImage_erode; srcImage.copyTo(dstImage_dilate); srcImage.copyTo(dstImage_erode);//show source imageimshow("SRC", srcImage);//dilateMat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(15,15)); dilate(srcImage,d...
15 element : kernel element 16 完整参数:https://docs.opencv.org/4.1.0/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gaeb1e0c1033e3f6b891a25d0511362aeb 17 **/ 18 erode(const Mat& src, Mat&dst , const Mat& element) // 基本参数 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14...
dilate(src, dst, structureElement, Point(-1, -1), 1);//膨胀 (2) 腐蚀(erode) 腐蚀跟膨胀操作的过程类似,唯一不同的是以最小值替换锚点重叠下图像的像素值(即消除白色像素,扩大黑色像素)。 erode(src, dst, kernel) 如: int s = element_size * 2 + 1; Mat structureElement = getStructuringEle...
void cv::erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, const Scalar& borderValue ) { CV_INSTRUMENT_REGION() morphOp( MORPH_ERODE, src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue ); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
cv2.imshow("erode_img", erode_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 为了使效果更加明显,选用了3×3的腐蚀运算核结构,腐蚀运算的结果如图4.10所示。 图4.10 腐蚀运算选取核结构中的最小像素值作为瞄点处的像素值,因此对于图4.9中的文字,经过腐蚀运算会让黑色文字区域变大,因此文字会变粗。
函数:cv2.erode(img,kernel,1) 效果图: 可以看到,猫猫消失。这就是腐蚀操作~。 另外,可以通过改变卷积核的大小和腐蚀、膨胀次数来改变处理后的效果。 2)开闭运算 开闭运算实质上是腐蚀操作和膨胀操作。 开运算:先腐蚀、后膨胀 cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_、OPEN, kernel) ...
也就是element变量。 erode( src, dst, element ); 2.erode图像腐蚀函数 erode(srcimage,dstimage,element) 这个函数比较简单,只需要三个参数,srcimage原图像即待处理图像,dstimage目标图像即按处理目的输出的如图像,element即getStructuringElement函数的返回值...
(edged, None, iterations=1)edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1)# 在边缘图中查找轮廓cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnts = imutils.grab_contours(cnts)# 从左往右对轮廓进行排序# 初始化'pixels ...
cv.imshow("erode",e) 解释:二值图像的形态学基础操作,腐蚀与膨胀 开闭操作 op=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,se) cl=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_CLOSE,se) cv.imshow("open",op) cv.imshow("close",cl) 解释:二值图像的形态学组合操作,开操作与闭操作 ...
edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1) # find contours in the edge map cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = imutils.grab_contours(cnts) # sort the contours from left-to-right and, th...