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, //设定卷积核的形状 Size( 2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1 ),
OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种,他们是:膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。 膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能,主要如下: 消除噪声 分割(isolate)出独立的图像元素,在图像中连接(join)相邻的元素。 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域 求出图像的梯度 腐蚀和膨...
二、Python OpenCV实现 以往期内容蒸蒸:Python:一些简单的图像处理操作(阈值分割、边缘提取、图像叠加)中,利用Otsu阈值分割后的二值图像为例,进行膨胀操作。 Otsu阈值分割后的二值图像 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...
1importnumpy as np2importcv2 as cv3#膨胀4#读取图像5img1=cv.imread("oldcat.jpg",0)67#将图像进行反向二值化操作,即将白色部分变为黑色,黑色部分变为白色8ret,img2=cv.threshold(img1,80,255,cv.THRESH_BINARY_INV)910#定义一个3*3的卷积核11kernel=np.ones((3,3),np.uint8)1213#图像腐蚀:cv2....
anchor:锚点,默认值为(-1,-1),表示当前计算均值的点位于核的中心位置。该值使用默认值即可,在特殊情况下可以指定不同的点做锚点。 normalize:表示在滤波时是否进行归一化,此值为布尔值,1为True,0为False; 参数为1:表示要进行归一化操作,如ksize为(3,3)时,需要把9个数值相加后除以9,如为(5,5)时除以25,...
2. 膨胀 膨胀操作刚好跟腐蚀操作相反,也是有一个核,取核中像素值最大的点代替锚点位置的像素值,这样会使图像中较亮的区域增大,较暗的区域减小。如果是一张黑底,白色前景的二值图像,就会是白色的前景物体颜色面积变大,就像膨胀了一样。 opencv提供dilate()函数进行膨胀操作,其对应参数如下: ...
首先，需要安装OpenCV库，可以使用pip安装：pip install opencv-python 使用以下代码导入OpenCV库：import cv2import numpy as np 图像膨胀 假设有一个名为image的图像，可以使用以下代码将其转换为灰度图像：pythonCopy codegray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)接下来，使用以下代码创建一个膨胀（dilation...
简单来讲,形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种,他们是:膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。 膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能,主要如下: 1 消除噪声 2 分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素。
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...
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)...