图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“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;腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。 1...
腐蚀:腐蚀会把物体的边界腐蚀掉,卷积核沿着图象滑动,如果卷积核对应的原图的所有像素值为1,那么中心元素就保持原来的值,否则变为零。主要应用在去除白噪声,也可以断开连在一起的物体。 膨胀:卷积核所对应的原图像的像素值只要有一个是1,中心像素值就是1。一般在除噪是,先腐蚀再膨胀,因为腐蚀在去除白噪声的时候...
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...
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...
图像形态学运算中腐蚀,膨胀,开运算和闭运算: [1] - 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程 可以用来消除小且无意义的物体. 腐蚀算法: 用3x3 的 kernel,扫描图像的每一个像素; 用kernel 与其覆盖的二值图像做 “与” 操作; 如果都为1,结果图像的该像素为1;否则为0. ...
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 复制 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:lena...
腐蚀是最基本的形态学操作之一,它能够将图像的边界点消除。 它通过使图像沿着边界向内收缩,达到消除边界点的目的。一般输入图像为二值图像。 腐蚀操作是将像素点与卷积核函数做与运算,只有全1时(或最小值)才保留这个像素点,否则则舍弃这个点。 语法格式 ...
第一个参数:img指需要腐蚀的图 第二个参数:kernel指腐蚀操作的内核,默认是一个简单的3X3矩阵,我们也可以利用getStructuringElement()函数指明它的形状 第三个参数:iterations指的是腐蚀次数,省略是默认为1 dst则为返回的图像。 代码: import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('01.jpg',0)kernel = cv2....
Python+OpenCV图像处理之腐蚀与膨胀 形态学操作其实就是改变物体的形状,一般作用于二值化图,来连接相邻的元素或分离成独立的元素。 腐蚀的原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图,只有0和255,所以小区域内有一个是0该像素点就为0 膨胀的原理是在原图的小区域内取局部最大值...