同样的办法可以实现图像腐蚀的过程,只要将求局部最大值改成局部最小值就可以了。具体实现过程如下: 代码语言:javascript 复制 #include<iostream>#include<algorithm>#include<opencv2\opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;intmain(){//从文件中读取成灰度图像constchar*imagename="D:\\Data\\imgDe...
默认为中心9**/10Mat getStructuringElement(intshape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1));1112/**13src: input Mat14dst: output Mat15element : kernel element16完整参数:https://docs.opencv.org/4.1.0/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gaeb1e0c...
形态学有四个基本操作:腐蚀、膨胀、开、闭。 膨胀:跟卷积操作类似,假设有图像A和结构元素B,结构元素B在A上面移动,其中B定义其中心为锚点,计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素,其中B作为结构体可以是任意形状。 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 src:输入图像;...
Point(-1,-1)表示结构元素的锚点位置,默认值value(-1,-1)表示锚点位于结构元素中心。 int 1表示膨胀操作被迭代次数。 腐蚀 取邻域内最小的像素代替邻域的每一个像素。 因此,亮的区域变小,暗色区域变大。 #include"opencv2/opencv.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui_c.h" //CV_WINDOW_AUTOSIZE头文件#i...
简介:【OpenCv • c++】形态学技术操作 —— 腐蚀与膨胀 前言 形态学腐蚀膨胀操作是形态学的基本操作,常用于图形处理方面,实现了对目标像素点进行拓展的目的。从数学角度来讲,腐蚀膨胀操作就是将图像或者图像的一部分(称之为核A)与核(称之为核B)进行卷积。
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);...
形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种,他们是:膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。 主要功能如下: 消除噪声 分割(isolate)出独立的图像元素,在图像中连接(join)相邻的元素。
1. 膨胀与腐蚀的原理 2. 膨胀的具体实现 1) OpenCV实现 2) C/C++实现 3) 验证与结果 3. 腐蚀的具体实现 1. 膨胀与腐蚀的原理 膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。在笔者之前的文章《图像的卷积(滤波)运算(一)——图像梯度》、《图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波》具体介绍了图像卷积...
腐蚀膨胀是图像形态学比较常见的处理,腐蚀一般可以用来消除噪点,分割出独立的图像元素等。 一般腐蚀操作对二值图进行处理,腐蚀操作如下图,中心位置的像素点是否与周围领域的像素点颜色一样(即是否是白色点,即值是否为255),若一致,则保留,不一致则该点变为黑色(值即为0) ...
膨胀、腐蚀、开、闭运算是数学形态学最基本的变换, 膨胀和腐蚀都是对二值图像中的白色部分操作的。opencv相机标定部分使用了膨胀和腐蚀图像处理技术,下面来简单分析一下。 用E(x)对I进行腐蚀的结果就是把结构元素E平移后使E包含于I的所有点构成的集合。