1#coding:utf-8234importcv2 as cv56img = cv.imread(r"logo.png")7img_cvt =cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)8ret,img_thr = cv.threshold(img_cvt,200,255,cv.THRESH_BINARY_INV)9kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,5))10dst = cv.erode(img_thr,kernel,iterations=1)1112...
1、腐蚀erode() 腐蚀操作可以将边界的白色(前景)像素“腐蚀”掉,但仍能保持大部分白色。类似平滑处理的滑动窗口,用某种结构元在图像上滑动,当结构元覆盖原始图像中的所有像素都为“1”时,新图像中该像素点的值才为“1”(CV8U为255)。腐蚀可以用来去除噪声、去掉“粘连”。 接口形式: cv2.erode(src, kernel[...
cv2.erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]) ->dst 1. 参数含义: src:通道数任意;图像深度只能是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F; kernel:可以由getStructuringElement()构建; dst:输出图像,通道数和数据类型同src; anchor:锚点,默认使用(-1,-...
在OpenCV中,使用cv2.erode()函数进行腐蚀操作,举例程序如下: #使用函数cv.erode()完成图像腐蚀 import cv2 import numpy as np o=cv2.imread('E:\python_opencv/fushi.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED) kernel=np.ones((5,5),np.uint8) #核大小为5×5 erosion=cv2.erode(o,kernel) #使用kernel对原图像腐蚀 ...
gray =cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) # edges=cv.Canny(gray,50,150,apertureSize=3) #apertureSize类似于步长 # edges=cv.Canny(blurred,50,150,apertureSize=3) #apertureSize类似于步长 edges=cv.Canny(image,50,150,apertureSize=3) #apertureSize类似于步长 ...
cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input",src) 解释:千万别给中文路径,不支持的,默认加载图像彩色,通道顺序BGR。 转换为灰度 gray=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("gray",gray) print(src.shape) print(gray.shape) ...
cv2.erode()实现腐蚀操作 dst=cv2.erode(src,kernel[,anchor[,iterations[,borderType[,borderValue]]])其中:src是需要进行腐蚀的原始图像,图像的通道数可以任意的。但是要求图像的深度必须是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F、CV_64F中的一种。kernel代表腐蚀操作时所采用的结构类型。他可以自定义生成,也可以...
erode=cv.erode(binary,None,iterations=2)# 形态学操作 腐蚀 膨胀 dilate=cv.dilate(erode,None,iterations=1)cv.imshow('dilate',dilate)cv.bitwise_not(dilate,dilate)# 逻辑运算,背景设为白色,字体为黑,便于识别 cv.imshow('binary-image',dilate)test_message=Image.fromarray(dilate)# 识别 ...
hpp> using namespace std; using namespace cv; / Basic OpenCV Functions int main() { std::string imgPath = "Resources/test.png"; //std::string imgPath = "images/lena.jpg"; cv::Mat imgSrc; cv::Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDilate, imgErode; imgSrc = cv::imread(imgPath)...
cv2.erode(img,kernel,iterations)->dst 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。