膨胀运算的原理是通过增加目标物体与背景之间的距离,来实现物体的扩大。 二、Python中的OpenCV库 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可以用于图像处理、目标检测、面部识别等多个领域。通过Python调用OpenCV库,可以方便地进行图像处理和计算机视觉任务。 三、使用Python进行膨胀运算 ...
opencv python膨胀 opencv图像膨胀 形态学-梯度运算: 图形学中的梯度概念实际上表示的是像素值变化迅速的地方,而图像中的边界恰恰是像素值变化迅速的地方。因此梯度运算就是求出图像中的边界。 因为对图像进行膨胀操作会使得边界处的白色区域增多,对图像进行腐蚀操作会使得边界处的白色区域减少,因此使用膨胀后的图片减去...
进行膨胀操作时,将内核 B 划过图像,将内核 B 覆盖区域的最大相素值提取,并代替锚点位置的相素。显然,这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展”(因此有了术语膨胀 dilation )。对上图采用膨胀操作我们得到: 原图 膨胀 背景(白色)膨胀,而黑色字母缩小了 Mat element = getStructuringElement( erosion_type,...
梯度=膨胀-腐蚀 例如: 1importnumpy as np2importcv2 as cv3#梯度运算,类似于提取轮廓4#梯度=膨胀-腐蚀5img1=cv.imread("oldcat.jpg",0)67#反二值化,小于127设为255,即黑变白;大于127的设为 0,即白变黑。8ret,img2=cv.threshold(img1,127,255,cv.THRESH_BINARY_INV)910#定义一个3*3的卷积核11ke...
在Python OpenCV中,侵蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)是图像处理中常用的形态学操作。这些操作通常用于图像的前景和背景分离、噪声去除、边缘检测等任务。 侵蚀操作是通过将图像中的前景物体进行腐蚀来缩小或消除物体的边界。它通过在图像上滑动一个结构元素(通常是一个小的矩形或圆形内核),将内核与图像上的像素进行逐个比...
Python - OpenCV 之图像形态学(膨胀与腐蚀) 基于OpenCV 的图像形态学处理 - 膨胀,腐蚀,开运算,闭运算. 涉及到的 OpenCV 函数 -cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 膨胀和腐蚀是图像形态学的两个基本操作. 典型应用是在二值图像中的使用,是很多识别技术中重要的中间处理步骤. ...
输入如下的一张mask,怎么进行膨胀操作呢? kernel=np.ones(shape=(19,19),dtype=np.uint8)# kernel 大小,可以自定义dilate=cv2.dilate(template,kernel,iterations=1)# 膨胀操作plt.figure(dpi=600)plt.imshow(dilate,plt.gray())plt.show() 是不是很简单???
opencv-python形态学处理 之 图像腐蚀/膨胀 腐蚀可以看作是黑暗的扩散;膨胀可以看作是光芒的扩散。 # 腐蚀erode 与 膨胀dilate (互为逆操作)importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('2.png',0)# 0: 读入时转为黑白img=cv2.resize(img,(512,512))# 尺寸伸缩thr,img=cv2.threshold(img,190,255,cv2.THRESH...