比如滑动到图像的(0,0)位置时,结构元素中为1的单元格和图像没有交叉的格子,此时按我的理解,应该保持像素的值不变,但opencv中却不是这样,当腐蚀时,此时(0,0)位置像素值为255,当膨胀时,(0,0)位置像素值为0。 下面是我写的简单的腐蚀膨胀函数代码: cv::MatgMophEx::Erode(cv::Mat&img,cv::Matkernel,c...
其中,膨胀与腐蚀既可以直接用erode函数和dilate函数完成,也可以用morphologyEx函数完成(第二个参数op设置为cv2.MORPH_ERODE或者cv2.MORPH_DILATE即可),开闭运算,礼帽与黑帽都用morphologyEx函数完成。 形态学操作的原理: 1.腐蚀与膨胀 腐蚀的具体操作是∶用一个结构元素扫描图像中的每一个像素,用结构元素中的每一个...
膨胀函数cv2.dilate(src, kernel, dst=None, anchor=None, iterations=None, borderType=None, borderValue=None) 获取不同形状的结构元素cv2.getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None),返回指定形状和尺寸的结构元素 参数shape:表示内核的形状,矩形:MORPH_RECT 十字形:MORPH_CORSS 椭圆形:MORPH_ELLIPSE; ...
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: 1dst =cv2.dilate(src,kernel,...
输入如下的一张mask,怎么进行膨胀操作呢? kernel=np.ones(shape=(19,19),dtype=np.uint8)# kernel 大小,可以自定义dilate=cv2.dilate(template,kernel,iterations=1)# 膨胀操作plt.figure(dpi=600)plt.imshow(dilate,plt.gray())plt.show() 是不是很简单???
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...
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它可以用于图像处理、目标检测、面部识别等多个领域。通过Python调用OpenCV库,可以方便地进行图像处理和计算机视觉任务。 三、使用Python进行膨胀运算 在Python中使用OpenCV进行膨胀运算,首先需要安装OpenCV库。可以通过pip命令来安装OpenCV: ```python...
在Python OpenCV中,侵蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)是图像处理中常用的形态学操作。这些操作通常用于图像的前景和背景分离、噪声去除、边缘检测等任务。 侵蚀操作是通过将图像中的前景物体进行腐蚀来缩小或消除物体的边界。它通过在图像上滑动一个结构元素(通常是一个小的矩形或圆形内核),将内核与图像上的像素进行逐个...
1 在OpenCV里有一个getStructuringElement函数专门完成膨胀腐蚀核的初始化。有了这个就是十分方便。我的理解是：一般地，膨胀腐蚀大多针对二值图像。因此,膨胀就是把白色区域扩大，消除黑色小块或空洞；腐蚀就是把白色区域缩小，消除白色小块，扩大黑色区域getStructuringElement参数有三种类型：第一个参数： 0：矩形 1...