OpenCV-python中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀和腐蚀 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: 代码语言:txt AI代码解释 1. 灰度化 2. 模糊处理 3. Canny边缘检测 4. 膨胀 5. 腐蚀 本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像 资源 具体
'''数学形态学 膨胀 dilate'''importcv2importnumpyasnp# 读入灰度图img=cv2.imread("dao-bin.png",flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 创建 核kernel=np.ones((5,5),np.uint8)# 膨胀dilate_img=cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)cv2.imwrite('dao_dilate_k5.png',np.hstack((img,dilate_img))) 迭代...
膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域; 腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食,效果图拥有比原图更小的高亮区域。 膨胀用来处理缺陷问题; 腐蚀用来处理毛刺问题。 膨胀dilate 膨胀就是求局部最大值的操作,从图像直观看来,就是将图像光亮部分放大,黑暗部分缩小。 按数学方面来说,膨胀或者...
初步分析后,我们发现最常见的错误是膨胀操作产生的图像大小或结构与预期不符,这直接导致后续图像分析过程中的错误。 根因分析 对比配置后,我们发现以下差异: 不同的 Python 版本:项目在 Python 3.7 上正常运行,但在 Python 3.9 上出现问题。 不同的 OpenCV 版本:项目在 OpenCV 4.5.1 上开发,但在 4.5.2 上部署。
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...
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,...
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
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。
Python - OpenCV 之图像形态学(膨胀与腐蚀) 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. ...
2023最新OpenCV-Python基础教程:2小时实战打造'找茬游戏'辅助工具(1)---项目演示 1867 -- 5:31 App 4个项目学会python 安装第三方模块 2637 -- 2:53 App 4个项目学会Python---1.python的下载和安装 1340 1 0:57 App 4个项目学会Python 第6集 代码的执行顺序 584 -- 9:25 App 4个项目学会python...