由图可见,干扰的细线被进行了清洗,但仍然有些轮廓,此时可设置迭代次数进行腐蚀。 erosion = cv2.erode(src, kernel,iterations=9) 输出结果如下图所示: 三. 图像膨胀代码实现 1.基础理论 图像膨胀是腐蚀操作的逆操作,类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大,...
常用的形态学处理算法包括:腐蚀(erode)、膨胀(dilate)、开运算(Open)、闭运算(Close)、形态学梯度、顶帽运算(tophat)和底帽运算(blackhat)。 1. 腐蚀 腐蚀操作类似于中值平滑,也有一个核,但不进行卷积运算,而是取核中像素值的最小值代替锚点位置的像素值,这样就会使图像中较按的区域面积增大,较量的区域面积减...
原理:腐蚀操作会将结构元素的每个像素与待操作图像的每个像素进行逐个比较,当结构元素的所有像素都覆盖在待操作图像的前景像素上时,将输出前景像素。否则输出背景像素。所以kernel越大,腐蚀部分约大 importcv2importosimportnumpyasnpos.chdir('e://text')img=cv2.imread('pie.png',0)defcv_show(name,img):cv2.i...
返回值:构造的矩阵 锚点anchor 位置对膨胀腐蚀的影响 腐蚀或膨胀的操作:用结构元素(kernel)的锚点位置对齐图像的像素点,然后逐个从左到右至上而下的滑动到每个像素。结构元素中为1的各个坐标格子会与相应的像素对齐。 腐蚀操作就是取其中的最小值,代替原素像素值 膨胀操作则就是取其中的最大值,用最大值代替原像...
1、腐蚀 腐蚀(Erosion)是数字图像处理中的一种形态学操作,用于消除图像中边界附近的细小区域或缩小对象的大小。腐蚀操作通过卷积输入图像与结构元素(也称为腐蚀核)来实现。 腐蚀操作可以用来消除图像中的细小噪声、填充物体内部的孔洞以及缩小物体的大小。它基于局部区域的最小值,并使区域中的亮度值逐渐减小。
开运算:先进行腐蚀操作,后进行膨胀操作,主要用来去除一些较亮的部分,即先腐蚀掉不要的部分,再进行膨胀。 闭运算:先进行膨胀操作,后进行腐蚀操作,主要用来去除一些较暗的部分。 形态学梯度:膨胀运算结果减去腐蚀运算结果,可以拿到轮廓信息。 顶帽运算:原图像减去开运算结果。
kernel代表腐蚀操作时所采用的结构类型, 可以自定义生成, 也可以通过函数,cv2.getStructuringEleMent() anchor代表结构中锚点的位置,默认为( - 1 , - 1 ) 即核的中心位置 interations腐蚀操作迭代的次数, 默认为1 borderType代表边界样式,当结构元为3x3时处理边界时会出现有一行未处理,当为5x5时有两行 既有以...
cv2.morphologyEx 是 OpenCV 中的一个函数,用于执行形态学操作,如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。这个函数的基本语法如下: Python Python retval,dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor]])参数: src:源图像,必须是单通道的灰度图像。 op:形态学操作的类型,可以是以下几种: cv2.MORPH_ERODE:腐蚀操...
通常,在去除噪音的情况下,腐蚀之后是膨胀.因为,侵蚀会消除白噪声,但它也会缩小我们的物体,所以我们膨胀它,由于噪音消失了,它们不会再回来,则我们的物体区域会增加。 它也可用于连接对象的破碎部分. 代码: import cv2 import numpy as npimg= cv2.imread('img7.png',0) ...