1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一…

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…

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…

1.cv2.dilate(src, kernel, iteration) 参数说明: src表示输入的图片, kernel表示方框的大小, iteration表示迭代的次数 膨胀操作原理:存在一个kernel,在图像上进行从左到右,从上到下的平移,如果方框中存在白色,那么这个方框内所有的颜色都是白色 代码: 1.读取带有毛躁的图片 2.使用cv2.erode进行腐蚀操作 3.使用cv2.dilate进行膨胀操作 import cv2 import numpy as np # 1.读入图片 img…

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,…

1.cv2.erode(src, kernel, iteration) 参数说明:src表示的是输入图片,kernel表示的是方框的大小,iteration表示迭代的次数 腐蚀操作原理:存在一个kernel,比如(3, 3),在图像中不断的平移,在这个9方框中,哪一种颜色所占的比重大,9个方格中将都是这种颜色 代码: 1.读取带有毛刺的图片 2.使用cv2.erode进行腐蚀操作,比较不同的kernel对结果的影响 3.读取圆的图片 4.使用cv2.erode进行腐蚀操作,比较不同的迭代次数对结…

上篇文章中,我们重点了解了腐蚀和膨胀这两种最基本的形态学操作,而运用这两个基本操作,我们可以实现更高级的形态学变换. 所以,本文的主角是OpenCV中的morphologyEx函数,它利用基本的膨胀和腐蚀技术,来执行更加高级的形态学变换,如开闭运算.形态学梯度."顶帽"."黑帽"等等. 第二件事,是浅墨想跟大家做一个关于OpenCV系列文章的书写内容和风格的思想汇报. 是这样的,浅墨发现最近几期写出来的文章有些偏离自己开始开这个专栏的最初的愿望--原理和概念部分占的…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23184547 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.8 上篇文章中,我们重点了解了腐蚀和…

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…

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…