cv open python 膨脹操作 opencv膨胀腐蚀轮廓 形态学操作主要包含:腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、顶帽运算(礼帽运算)、黑帽运算等操作 其中腐蚀操作和膨胀操作是形态学的基础 腐蚀操作能够将图像的边界点消除,将图像沿着边界点向内收缩,也可以将小于指定结构的部分消除,即可以把图像细化, 除去噪声 该操作是逐个像素
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,...
OpenCV-python中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和腐蚀 使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理,涉及到5个常用的处理: 代码语言:txt AI代码解释 1. 灰度化 2. 模糊处理 3. Canny边缘检测 4. 膨胀 5. 腐蚀 本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像 资源 具体资源下载地址为...
opencv中初学者必须了解的5个函数-灰度化、模糊、边缘检测、膨胀和侵蚀使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理,涉及到5个常用的处理:灰度化模糊处理 Canny边缘检测膨胀腐蚀...示例代码,对原图进行灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和侵蚀处理示例代码如
膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中,使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。 具体运算过程 假如我们使用的是3*3的核(有时也被称之为结构元素). 用核与其覆盖的二值图像做或 or操作 如果周边与其自身任意一个点为1,结果图像的该像素为1, 否则为0。
本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法,基础性知识希望对您有所帮助。 1.基础理论 2.图像腐蚀代码实现 3.图像膨胀代码实现 一. 基础知识 (注:该部分参考作者论文《一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法》) 图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用...
1.Python代码示例 importcv2importnumpyasnp# 读入图像img=cv2.imread("test.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建一个结构元素,代表要用来膨胀的核kernel=np.ones((3,3),np.uint8)# 应用膨胀操作dilation=cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)# 保存膨胀后的图像cv2.imwrite("dilation.png",dilation) ...
图像膨胀函数 dst=cv2.dilate(src,kernel,iterations) src:输入的原始图像 以下部分同腐蚀函数 kernel:结构元素(structuring element),以下为常用结构元素: 矩形结构元素:为最基本的结构元素,形状为矩形,大小由结构元素的长河宽决定;例:kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5),生成大小为5×5的矩形...
原文链接:OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀 1、什么是膨胀与腐蚀# 膨胀与腐蚀属于形态学范围,具体的含义根据字面意思来理解即可,但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。 它们的用途就是用来处理图形问题上,总结性的来说: 膨胀用来处理缺陷问题; 腐蚀用来处理毛刺问题。