cv::erode()是 OpenCV 中的图像形态学变换函数之一,用于执行图像的腐蚀操作。腐蚀是一种将图像中的白色区域缩小的操作,通常用于去除噪声、分离相邻的物体,或将小的图像细节消除。 1. 函数定义 voidcv::erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1),intiterations =...
Erode函数的语法如下: cv2.erode(src, kernel, iterations = 1) 这里,src是输入图像,kernel是用于形态学操作的结构元素,iterations是迭代次数。 Erode函数的参数解释 1. src:输入图像。需要是8位单通道图像,比如灰度图像。 2. kernel:用于形态学操作的结构元素。可以使用getStructuringElement()函数创建一个结构元素...
可以看到白色的像素点(像素值高的像素点)越来越多,黑色的部分(像素值低的像素点)越来越少。 形态学腐蚀——erode 函数 C++:voiderode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), intiterations=1, intborderType=BORDER_CONSTANT, constScalar& borderValue=morphologyDefau...
OpenCV是一款领先的计算机视觉库,包含了各种图像处理函数和算法。其中,erode函数是一种常用的形态学操作函数,用于图像的腐蚀操作。本文将对erode函数的用法和原理进行介绍。 erode函数的语法如下: ```python cv2.erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]) ``` 其中,参数含...
eroded1 = cv2.erode(gray.copy(), kernel, iterations =1) cv2.imwrite('erode1.jpg', eroded1) 腐蚀函数cv2.erode()使用图像、结构元素和迭代次数。这里的'iterations'参数是可选的。如果你不提供'iterations'值,它会自动执行一次迭代。 这是'erode1'的样子: ...
OpenCV提供了cv2.erode()函数来实现图像的腐蚀操作。腐蚀主要用于消除图像中的噪声、缩小物体、断开连接的对象等。接下来,我们将深入探讨cv2.erode()函数的使用。基本概念腐蚀操作通过将像素点与其邻域进行比较,将小于邻域的像素点设置为0,从而实现图像的缩小。简单来说,腐蚀可以将图像中的亮区域(白色区域)“腐蚀掉”...
opencv 计算多边形的中心 opencv多边形检测,一、腐蚀(Erode)取符合模板的点,用区域最小值代替中心位置值(锚点)作用:平滑对象边缘、弱化对象之间的连接。opencv中相关函数:(erode)1//C++2/**3shape:形状4MORPH_RECT矩形5MORPH_CROSS交叉形十字型6
1.形态学腐蚀——erode函数 C++: void dilate( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1, int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() );
OpenCV 4提供了用于图像腐蚀的erode()函数,该函数的函数原型在代码清单6-11中给出。 代码语言:javascript 复制 代码清单6-11erode()图像腐蚀1.void cv::erode(InputArray src,2.OutputArray dst,3.InputArray kernel,4.Point anchor=Point(-1,-1),5.int iterations=1,6.int borderType=BORDER_CONSTANT,7.con...