这个示例将加载名为"image.jpg"的灰度图像文件,并分别使用开运算和闭运算对图像进行处理,然后通过计算差值得到边缘信息。 总结 通过本文的介绍,你已经了解了使用OpenCV进行开运算和闭运算的基本步骤。你学会了使用morphologyEx函数进行开运算和闭运算操作,并通过示例应用了解了图像去噪和边缘保留的操作。 开运算和闭运算...
闭运算(Closing Operation): 闭运算是先对图像进行膨胀操作,然后进行腐蚀操作。 数学表达式:dst = erode(dilate(src, element)) 功能:弥合小的裂缝、填补小的孔洞、连接邻近的物体,同时不改变物体的面积。 2. OpenCV中使用开运算的C++代码示例 cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostrea...
我们大概可以发现,开运算把黑色目标中的白色噪声去掉了,闭运算把白色目标中的黑色噪声去掉了。 接下来我们再看一组结果(从上到下以依次为原图、开运算、闭运算): (怎么样,效果是不是更明显了) 二、图像梯度运算 梯度运算:膨胀图像 — 腐蚀图像 图像梯度运算是膨胀图像减去腐蚀图像的结果,得到图像的轮廓,其中二值...
开运算先腐蚀后膨胀,去除了小的黑点,方块边缘变得圆润了,也就是开运算对图像轮廓进行平滑。 而闭运算先膨胀后腐蚀,把中心比较大的块连接为一个整体,填补了空白的缝隙 开运算能够除去孤立的小点,毛刺和小桥,而物体的形状轮廓基本不变。 闭运算与开运算相反,能够填平前景物体内的小裂缝、间断和小孔,而总的位置和形...
开运算 开运算=先腐蚀运算,再膨胀运算(看上去把细微连在一起的两块目标分开了) 开运算的效果图如下图所示: 开运算总结: (1)开运算能够除去孤立的小点,毛刺和小桥,而总的位置和形状不便。 (2)开运算是一个基于几何运算的滤波器。 (3)结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。
原图 开运算 3、闭运算 1 #include <opencv2/opencv.hpp>2 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>3 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>45usingnamespacecv;67intmain( )8{9//载入原始图10 Mat image = imread("1.jpg");//工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图11//创建窗口12 namedWindow("...
简介:OpenCV中图像的开、闭运算讲解与实战应用(附Python源码) 需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、开运算 开运算是将图像先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作,开运算可以用来抹除图像外部的细节 如下图所示是一个简单的二叉树,父子节点之间都有线连接,如果对此图像进行腐蚀操作,可以得出第二张图,此时...
开运算和闭运算分别由两个部分组成,腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)操作。在进行开闭运算时,我们通常会根据需要选择合适的结构元素(structuring element)进行操作。 腐蚀操作会对图像进行瘦化处理,通过将结构元素从图像中逐像素地移动,同时取结构元素和图像对应位置的像素的最小值来更新图像像素值。这一过程可以用来消除...
一. 开运算 调用morphologyEx函数,执行开运算,用到的参数是:cv.MORPH_OPEN。开运算也可以通过cv2.erode, 和cv2.dilate这两个函数组合而成,先腐蚀,再膨胀,形式如下: cv2.dilate(cv2.erode(src,kernel),kernel) 但是这样写比较麻烦一点,用morphologyEx函数就比较简洁一点。
opencv闭运算 opencv开闭运算,1.回顾在【OpenCV图像形态学】1.膨胀与腐蚀中,我们介绍了图像基本的形态学操作——膨胀与腐蚀,同时也利用了Python进行了实现。在这里我们将接着上次的内容,接着描述其它的一些图像形态学操作方法,以及相应的Python实现。下面我们同样以这