cv::dilate()是 OpenCV 中用于图像形态学变换的函数之一,与cv::erode()相对,它执行图像的膨胀操作。膨胀是一种将图像中的前景(白色区域)扩展的操作,通常用于填补图像中的小孔洞、连接分离的物体、或增强图像中的亮区域。 1. 函数定义 voidcv::dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point...
若为 NULL 时,表示的是使用参考点位于中心 3x3 的核。 我们一般使用函数 getStructuringElement 配合这个参数的使用。getStructuringElement 函数会返回指定形状和尺寸的结构元素(内核矩阵)。 其中,getStructuringElement 函数的第一个参数表示内核的形状,我们可以选择如下三种形状之一: 矩形: MORPH_RECT 交叉形: MORPH_C...
(具体看上文中浅出部分dilate函数的第三个参数讲解部分) 第四个参数,Point类型的anchor,锚的位置,其有默认值(-1,-1),表示锚位于单位(element)的中心,我们一般不用管它。 第五个参数,int类型的iterations,迭代使用erode()函数的次数,默认值为1。 第六个参数,int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界...
这里我们使用1和3次迭代进行膨胀,以查看差异并了解其工作原理。 dilated1 = cv2.dilate(gray.copy(), kernel, iterations=1) cv2.imwrite('dilate1.jpg', dilated1) dilated3 = cv2.dilate(gray.copy(), kernel, iterations=3) cv2.imwrite('dilate3.jpg', dilated3) ...
在OpenCV中实现了图像膨胀的函数dilate(),可以直接调用: 代码语言:javascript 复制 Mat img=imread(imagename,IMREAD_GRAYSCALE);if(img.empty()){fprintf(stderr,"Can not load image %s\n",imagename);return-1;}//OpenCV方法Mat dilated_cv;dilate(img,dilated_cv,Mat()); ...
本节学习使用图像处理中,两个形态学操作函数:腐蚀(cv::erode)和膨胀(cv::dilate)。 形态学变换 简单的说,就是一些基于形状的图像处理方法。用一个结构元素来处理输入图像,然后得到输出图像。(Learning OpenCVby Bradski and Kaehler) 最常见的形态学变换是腐蚀和膨胀。他们的作用是: ...
图像膨胀主要使用的函数为dilate,其原型如下: dst = cv2.dilate(src, kernel, iterations) 参数dst表示处理的结果,src表示原图像,kernel表示卷积核,iterations表示迭代次数。下图表示5*5的卷积核,可以采用函数 np.ones((5,5), np.uint8) 构建。 注意:迭代次数默认是1,表示进行一次膨胀,也可以根据需要进行多次迭...
OpenCV提供了一些高级函数数来直接完成与某种特定卷积核的 卷积计算。 平均模糊blur(),boxFilter() 高斯模糊GaussianBlur() medianBlur(), bilateralFilter() Edge Detection的 Sobel() Edge Detection的Laplacian() Edge Detection的Canny() 形态学运算 dilate()对图像进行膨胀处理,而erode()则对图像进行腐蚀处理。
二、 膨胀(Dilate) 实现: 使用kernel 划过图像,将区域的最大值赋给锚点位置。 作用: 致使图像的亮区扩展,能起到平滑边缘的作用。 // C++ /** src: input Mat dst: output Mat kernel : kernel element 完整参数:https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group__imgproc__filter.html#ga4ff0f3318642c4...
程序的开始首先开始读取图形,之后将图形转换为灰度图象。之后将图片模糊化。之后使用Canny算法查找图片的边缘。再使用dilate将监测到边缘进行膨胀放大。之后就完成对图形的初步处理。 2、构建一个函数对预处理的图形进行形状的识别 开始对轮廓的监测可以使用findContours()函数进行识别 ...