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,主要用来
其中,src是输入图像,kernel是用于腐蚀或膨胀操作的结构元素,dst是输出图像(可选),anchor是结构元素的锚点位置(默认为(-1, -1)),iterations是腐蚀或膨胀的迭代次数(默认为1),borderType是边界类型(默认为cv2.BORDER_CONSTANT),borderValue是边界值(默认为0)。 示例代码:图片腐蚀和膨胀操作 接下来,我们将使用OpenCV...
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也会使图像缩小,所以我们之后要进行膨胀。当然也可以用来将两者物体分开。 例如: 1importnumpy as np2importcv2 as cv3#膨胀4#读取图像5img1=cv.imread("oldcat.jpg",0)67#将图像进...
结果:使二值图像扩大一圈. [3] - 先腐蚀后膨胀的过程称为开运算 用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积. [4] - 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算 用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积 2. OpenCV 实现 2.1. 定义 kernel 矩阵...
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: 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。
膨胀是将与目标区域的背景点合并到该目标物中,使目标物边界向外部扩张的处理。 膨胀用集合语言定义为: X⊕S={x|(Sv+x)⋂X≠ϕ} 该式表明与目标图像交集不为空的原点对称结构元素Sv的平移表示膨胀。 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,...
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。
膨胀的一个作用就是连接边缘。 我上数字图像处理的老师讲的是用MATLAB处理,不过暂时的内容是python-opencv。 腐蚀操作是必须整个探针都能放进原图像里,按照上图来说就是b要能完全在a里,然后只把针点位置的元素保留,其它的全部舍弃,这就是腐蚀。c中的黑色像素就是保留的像素,也很好理解吧。其实更精确的应该是 ...
通常,在去除噪音的情况下,腐蚀之后是膨胀.因为,侵蚀会消除白噪声,但它也会缩小我们的物体,所以我们膨胀它,由于噪音消失了,它们不会再回来,则我们的物体区域会增加。 它也可用于连接对象的破碎部分. 代码: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('img7.png',0) ...