进行膨胀操作时,将内核 B 划过图像,将内核 B 覆盖区域的最大相素值提取,并代替锚点位置的相素。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_
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...
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???
图像去噪通常需要先腐蚀后膨胀,这又称为开运算,下篇文章将详细介绍。如下图所示: erosion = cv2.erode(src, kernel) result = cv2.dilate(erosion, kernel) 四.总结 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。 一.基础理论 二.图像腐蚀代码实现 三.图像膨胀代码...
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...
opencv中初学者必须了解的5个函数-灰度化、模糊、边缘检测、膨胀和侵蚀使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理,涉及到5个常用的处理:灰度化模糊处理 Canny边缘检测膨胀腐蚀...示例代码,对原图进行灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和侵蚀处理示例代码如
基于OpenCV 的图像形态学处理 - 膨胀,腐蚀,开运算,闭运算. 涉及到的 OpenCV 函数 -cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 膨胀和腐蚀是图像形态学的两个基本操作. 典型应用是在二值图像中的使用,是很多识别技术中重要的中间处理步骤. 在灰度图像中根据阈值同样可以完成膨胀与腐蚀操作. ...
cv2.morphologyEx 是 OpenCV 中的一个函数,用于执行形态学操作,如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。这个函数的基本语法如下: Python retval,dst=cv2.morphologyEx(src,op,kernel[,dst[,anchor]])参数: src:源图像,必须是单通道的灰度图像。 op:形态学操作的类型,可以是以下几种: ...
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。