形态学操作是指基于形状的一系列图像处理操作,包括膨胀,腐蚀,二值化,开运算,闭运算,顶帽算法,黑帽算法,形态学梯度等,最基本的形态学操作就是膨胀和腐蚀. 一.膨胀 首先需要明确一个概念,膨胀和腐蚀都是针对于图像中较亮的区域而言的,膨胀就是亮的区域变多了,而腐蚀就是暗的区域变多了. 膨胀的功能主要有消除噪声,分割出独立的图像元素,在图像操作的时候,有时候需要对图像中的某些形状进行检测,而这些形状相互连接在一起,不好分开检测,膨胀就能切开这些形状(很小的连接位置),或者图像中有很小块的黑斑,或许是相…

形态学操作 开操作- open 闭操作- close 形态学梯度- Morphological Gradient 顶帽 – top hat 黑帽 – black hat 开操作- open 先腐蚀后膨胀 可以去掉小的对象,假设对象是前景色,背景是黑色 闭操作-close 先膨胀后腐蚀(bin2) 可以填充小的洞(fill hole),假设对象是前景色,背景是黑色 形态学梯度- Morphological Gradient 膨胀减去腐蚀 又称为基本梯度(其它还包括-内部梯度.方向梯度) 顶帽 –…

adaptiveThreshold(~gray_src, binImg, , ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, , -); #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("E:/opencv3.2/TestOpenC…

转自:OpenCV 教程 另附:计算机视觉:算法与应用(2012),Learning OpenCV(2009) 平滑图像:滤波器 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到).平滑处理时需要用到一个 滤波器 .最常用的滤波器是 线性 滤波器.不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口滑过图像. 归一化滤波器 (Normalized…

图象腐蚀与形态学操作 opencv 1. 通过调用库函数实现图像的腐蚀.膨胀: 2. 通过设置结构元素.元素大小.形态学操作类型实现对图象的形态学操作. 源码(VS2017+OpenCV 4.0) #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/im…

图像形态学主要从图像内提取分量信息,该分量信息通常对表达图像的特征具有重要意义.例如,在车牌号码识别中,能够使用形态学计算其重要特征信息,在进行识别时,只需对这些特征信息运算即可.图像形态学在目标视觉检测.医学图像处理.信息压缩提取等领域都有重要的应用.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第七章 图像形态学操作. 7  图像形态学操作 形态学操作主要包括:腐蚀.膨胀.开运算.闭运算.形态学梯度运算.顶帽运算(礼帽运算).黑帽运算等操作.其中,腐蚀和膨胀是形态学中最基本的运算,其他方…

图像的形态学操作有基本的腐蚀和膨胀操作和其余扩展形态学变换操作(高级操作)-----开运算,闭运算,礼帽(顶帽)操作,黑帽操作...(主要也是为了去噪声,改善图像) 形态学操作都是用于处理二值图像(其实也可以用于彩图,只是结果....)的,1位白,0位黑... 主要是基于卷积核的操作,设立一个指定大小的核,然后用这个核的中心点(默认的,可以修改)分别在每个像素点对照一遍,如果有与周围的值不同的改变值(1为0,0为1)就是腐蚀操作, 将周围像素的最大值赋给全部像素为膨胀操作,其他高级操作都是在腐蚀…

在上一篇深度分析与调优讨论中,我们介绍了高斯模糊,灰度化和Sobel算子.在本文中,会分析剩余的定位步骤. 根据前文的内容,车牌定位的功能还剩下如下的步骤,见下图中未涂灰的部分. 图1 车牌定位步骤 我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看.通过下图可见,Sobel算子有很强的区分性,车牌中的字符被清晰的描绘出来,那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢? 图2 Sobel后效果 我们的车牌定位功能做了个假设,即车牌是包含字符图块的一个最小的外接矩形.在大部分车牌处理中,这个假设都能工作的很好.…

这个部分是<opencv-tutorials.pdf>的部分,这部分也是几大部分中例子最多的,其实这个教程的例子都很不错,不过有些看得出来还是c接口的例子,说明例子有些年头了,其实在"opencv/sources/samples"有不同的接口的例子,看完这个教程,下一步就可以看看里面的不同的代码来学习,只是没有说明而已,不过在<opencv-refman.pdf>中会说到某某例子可以参考,也说明这里面的例子有很多都是为了解释这个手册中的一些函数的用法的.做完这些…

常用的形态学操作:腐蚀.膨胀.开运算和闭运算 一.什么叫形态学操作 形态学操作就是改变物体的形状,比如腐蚀就是"变瘦",膨胀就是"变胖" 形态学操作一般作用于二值化图,来连接相邻的元素或分离成独立的元素.腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分! 白色的像素为255,黑色的像素值为0 二.腐蚀与膨胀 1. 腐蚀 腐蚀的效果是把图片"变瘦",其原理是在原图的小区域内取局部最小值.因为是二值化图,只有0和255,所以小区域内有一个0该像素点就为0: 这样原图…

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; //形态学操作int Demo_Morphology(){ char win1[] = "window1"; char win2[] = "window2"; Mat img1, img2; img1 = imread("D://images//4//13.…

摘要: 形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支.用数学形态学(也称图像代数)表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具. 基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的. 形态学图像处理的基本运算有: 膨胀和腐蚀(膨胀区域填充,腐蚀分割区域) 开运算和闭运算(开运算去除噪点,闭运算填充内部孔洞) 击中与击不中 顶帽变换,黑帽变换 形态学的应用:消除噪声.边界提取.区域填充.连通分量提取.凸壳.细化.粗化等:分割出独立的图像元素,或者图像中相邻的…

常用形态学操作函数(转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c52e9e20100e5if.html) 1.dilate函数 该函数能够实现二值图像的膨胀操作,有以下形式: BW2=dilate(BW1,SE) BW2=dilate(BW1,SE,-,n) 其中:BW2=dilate(BW1,SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作.输入图像BW1的类型为double或unit8,输出图像BW2的类型为unit8.BW2=dilate(BW…

OpenCv矩阵操作 有很多函数有mask,代表掩码,如果某位mask是0,那么对应的src的那一位就不计算,mask要和矩阵/ROI/的大小相等 大多数函数支持ROI,如果图像ROI被设置,那么只处理ROI部分 少部分函数支持COI,如果COI设置,只处理感兴趣的通道 矩阵逻辑运算 void cvAnd(const CvArr* src1,const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL);// void cvAndS(const Cv…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/kaibi.png"); Mat gray, binary; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshold…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/shuang001.jpg"); Mat gray, binary; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshol…

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目录: (一) 顶帽(原图像与开操作图像的差值)(二) 黑帽(原图像与闭操作图像的差值)(三) 形态学梯度  (1)基本梯度(膨胀后的图像与腐蚀后的图像差值)  (2)内部梯度(原图像减去腐蚀后的图像差值)  (3)外部梯度(膨胀后图像与原图差值) (一) 顶帽(原图像与开操作图像的差值) 1 import cv2 as cv 2 import numpy as np 3 4 def top_hat_demo(image): 5 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR…

OpenCV的鼠标操作是通过一个中介函数配合回调函数来实现的.指定鼠标操作消息回调函数的函数为SetMouseCallback. void setMouseCallback(const string& winname,MouseCallback onMouse,void* userdata=0) 参数介绍 · const string& winname 窗口名 · MouseCallback onMouse,鼠标响应处理函数,监听鼠标的点击,移动,松开,判断鼠标的操作类型,并进行响应的函数…

这篇博客就是在PI上直接写出来的!cheers!! PI3的性能已经非常强劲,而作为一个能够独立运行的运算单元,使用它来做图像处理,将是非常适合的.为了挖掘机器的最大潜能,我没有采用比较常见的python等方法,而是直接使用c++实现相关算法,同时使用QT实现GUI操作.这篇文章就是最基本的环境搭建. 一.QT的配置: 1:更新软件源 $ sudo apt-get update 2:替换旧的软件包 $ sudo apt-getupgrade 3:执行树莓派固件升级: 3.1.树莓派固件:可以理解…

部分 III核心操作 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 9 图像的基础操作 目标 • 获取像素值并修改 • 获取图像的属性(信息) • 图像的 ROI() • 图像通道的拆分及合并几乎所有这些操作与 Numpy 的关系都比与 OpenCV 的关系更加紧密,因此熟练 Numpy 可以帮助我们写出性能更好的代码.(示例将会在 Python 终端中展示,因为他们大部分都只有一行代码) 9.1 获取并修改像素值 首先我们需要读入一幅图像: import cv2 import numpy…

1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化 参数说明:src传入的图片,op进行变化的方式, kernel表示方框的大小 2.op =  cv2.MORPH_OPEN 进行开运算,指的是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作 3. op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算, 指的是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 开运算:表示的是先进行腐蚀,再进行膨胀操作 闭运算:表示先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 代码: 第一步:使用cv2.imread载入…

/* 矩阵的掩膜操作 0 掩膜mask 在这里进行增强对比度: [ [ 0,-1, 0 ], [-1, 5, -1], [ 0,-1, 0 ] ] 使用mask滑动图片每一个位置,进行卷积运算 这里这个mask会增强图片的对比度 1 获取图像指针 const uchar* current = Mat对象.ptr<uchar>(row) 获取了 当前图像的 第row行像素的数组 p(row, col) = current[col] 获取了第row行第col列的点 2 像素范围处理 确保值在0到2…

示例程序: #include <opencv.hpp> using namespace cv; #define WINDOW_NAME "程序窗口" // --------- 全局函数声明 ---------- // void on_MouseHandle(int event, int x, int y, int flags, void * param); void DrawRectangle(cv::Mat& img, cv::Rect box); // ====…

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; /***opencv自带的掩膜操作API*/int test2(){ Mat img1, img2, img3; img1 = imread("D://images//4.jpg"); if (!img1.data) { cout << "图片不存在" &…

像素操作 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char**argv) { Mat src, src_gray; src= imread("b.jpg"); if (src.empty()) { cout << "could not load img.."…

1.图片加载.显示和保存 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("img1.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("img1.jpg",0) # 展示原图 cv2.imshow("img",img) # 展示灰色图片 cv2.imshow("imgGrey",img) # 等待图片的关闭 cv2.waitKey() # 保存图片 cv2.imwrite(&quo…

Author:: Maddock Date: 2015-03-23 16:33:49 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/adong76/article/details/40539357 参考 http://blog.csdn.net/ljbkiss/article/details/7381208 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7161335#comments http://blog.csdn.net/g…

  cvAbs 计算数组中所有元素的绝对值 cvAbsDiff 计算两个数组差值的绝对值 cvAbsDiffs 计算数组和标量差值的绝对值 cvAdd 两个数组的元素级的加运算 cvAdds 一个数组和一个标量的元素级的相加运算 cvAddWeighted 两个数组的元素的加权相加运算(alpha融合) cvAvg 计算数组所有元素的平均值 cvAvgSdv 计算数组中所有元素的绝对值和标准差 cvCalcCovarMatrix 计算一组n维空间向量的协方差 cvCmp 对两个数组中的所有元素运…

           {          cout<<     }           {          cout<<     }       ,,logoImage.cols,logoImage.rows));       .,ROIimage);      namedWindow(     imshow(     Mat D(srcImage,Rect(,,,));      namedWindow(     imshow(     Mat F = srcImage(Ra…