腐蚀.膨胀.开运算(先腐蚀后膨胀).闭运算(先膨胀后腐蚀) 以halcon自带案例ball.hdev为例(开运算),注意代码有所缩减.关于sort_region函数,参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_13849dbbc0102xhts.html dev_update_window ('off') //停止更新窗体 dev_close_window () //关闭窗体 dev_open_window (, , , , 'black', WindowID) //创建窗

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多,      另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先.      标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++>      太杂,虽然现在流行长标题,还是简化

dns问题,QQ打得开,网页打不开 ip4 dns 改为114.114.114.114. 原因有可能是路由出错之类的.114是默认的通用ip

取模就是返回余数. 取模的作用主要是来取奇偶数来用的,奇数干嘛,偶数干嘛. 比较运算符: 赋值运算: 逻辑运算: 赋值的时候可以多个变量同时赋值 成员运算: in就是在不在的意思. 身份运算: 位运算: 二进制运算: &就是and运算 |或运算就是or 异或运算就是^,正好相反,相同为0,不通为1 按位取反运算~,取60的按位取反,就是0变成1,1变成0 所以~60=195,但是实际情况呢得到-61,都是负值 因为计算机都是按195-256=-61得到的值显示的负值 左移右移的应用场景 右移一位

package main import "fmt" var a = 21.0 var b = 5.0 //var c float64 func main() { Arithmetic() // 算数运算 BitOperation() // 位运算 LogicalOperation() // 逻辑运算 Assignment() // 赋值运算 } func Arithmetic() { /* 算术运算符 */ fmt.Println(a + b) fmt.Println(a - b) f

开运算:先腐蚀后膨胀. 能够排除小亮点. 闭运算:先膨胀后腐蚀. 能够排除小黑点. 形态学梯度:膨胀图 — 腐蚀图. 对二值图像进行这一操作,可将图块的边缘突出出来,故可用来保留物体边缘轮廓. 顶帽:原图 — 开运算结果. 可以认为是找到那些被开运算排除的小亮点. 黑帽:闭运算结果 — 原图. 可以认为是找到那些被闭运算排除的小黑点. 为了方便,opencv 将这些操作集合到了一个函数中 morphologyEx.要实现不同操作,仅需改变其第三个成员变量 形态学运算标识符. 形态学滤波:morp

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #前提需要运算的图像大小和类型完全相同 #算术运算 加减乘除 #逻辑运算 与 或 非 #...等等 #-----------算术运算---------------- cv.add()#加(黑0 白255) cv.subtract() #减 cv.divide() #除 cv.multiply() #乘 cv.mean() #均值(返回三个通道的均值 b g r) a, b =

以下运算两个图像的大小需要一样 算术运算: cv2.add(img1, img2):两个图像像素相加 cv2.subtract(img1, img2):两个图像像素相减 cv2.multiply(img1, img2):两个图像像素相乘 cv2.divide(img1, img2):两个图像像素相除 cv2.mean(img):图像的均值 cv2.meanStdDev(img):方差 逻辑运算: cv2.bitwise_and(img1, img2):与 cv2.bitwise_or(img1,

本文转自: 个人建议 Ubuntu下修改目录权限命令如下:chmod 600 name (只有所有者有读和写的权限)chmod 644 name (所有者有读和写的权限,组用户只有读的权限)chmod 700 name (只有所有者有读和写以及执行的权限)chmod 666 name (每个人都有读和写的权限)chmod 777 name (每个人都有读和写以及执行的权限) 其中 name 指文件名,也可以是目录名. 整个命令的形式是chmod ×××(所有者)×××(组用户)×××(其他用户)

https://ac.nowcoder.com/acm/contest/549/D 题意:从N个数里面选出N-1个数要让它们或起来的值最大. 解题: 假设n个数分别存在a数组里. 从左到右连续或运算结果存在leftt数组里. 从右往左连续或运算结果存在rightt数组里. 对于(n-1)个数的或运算结果,每次抽去中间一个数,该数的左边连续或的结果 或 该数右边连续或的结果,动态求最大值. #include<stdio.h> #include<iostream> #include&l

intersect运算 返回查询结果中相同的部分 exp:各个部门中有哪些相同的工种 select job from account intersect select job from research intersect select job from sales; minus运算 返回在第一个查询结果中与第二个查询结果不相同的那部分行记录. 有哪些工种在财会部中有,而在销售部中没有? exp:select job from account minus select job from sale

JAVA中&&和&.||和|(短路与和逻辑与.短路或和逻辑或)的区别 博客分类: 面试题目 Java.netBlog  转自 :http://blog.csdn.net/websph/archive/2010/06/13/5669363.aspx 问题一: JAVA中&&和&.||和|(短路与和逻辑与.短路或和逻辑或)的区别? Java中逻辑运算 vs 位运算: 首先名称是不同的 &&逻辑与 ||逻辑或 它们都是逻辑运算符 .我们一般都用这种

看到一篇博客,关于一些运算的解析,觉得有用,怕以后找不着,直接复制下来,以备以后学习用 原文链接:https://blog.csdn.net/xiaopihaierletian/article/details/78162863 按位与运算符(&) 参加运算的两个数据,按二进制位进行“与”运算. 运算规则:0&0=0;  0&1=0;   1&0=0;    1&1=1; 即:两位同时为“1”,结果才为“1”,否则为0 例如:3&5  即 0000 0011&

按位与运算符(&) 参加运算的两个数据,按二进制位进行“与”运算. 运算规则:0&0=0;  0&1=0;   1&0=0;    1&1=1; 按位或运算符(|) 参加运算的两个对象,按二进制位进行“或”运算. 运算规则:0|0=0:  0|1=1:  1|0=1:   1|1=1: 取反运算符(~) 参加运算的一个数据,按二进制位进行“取反”运算. 运算规则:~1=0:  ~0=1: 异或运算符“^” 用于比较两个二进制数的相应位.在执行按位异或运算时,如果两个

按位与运算符(&) 参加运算的两个数据,按二进制位进行"与"运算. 运算规则:0&0=0;  0&1=0;   1&0=0;    1&1=1;       即:两位同时为"1",结果才为"1",否则为0 例如:3&5  即 0000 0011& 0000 0101 = 00000001  因此,3&5的值得1.   另,负数按补码形式参加按位与运算. "与运算"

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 形态学操作简单来说,就是改变物体的形状,下面学习一下,首先本文的目录如下: 1,定义结构元素 2,腐蚀和膨胀 3,开运算和闭运算 4,礼帽/顶帽,黑帽算法 5,梯度运算 6,形态学运算 检测边和角点(1,检测边缘 : 2,检测拐角) 1,定义结构元素 形态学操作的原理:在特殊领域运算形式--结构元素(S

一.高斯平滑(模糊) def gaussian_blur(image): # 设置ksize来确定模糊效果 img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) cv.imshow('img', img) # 不通过ksize来设置高斯核大小,通过设置高斯分布公式中的sigma img2 = cv.GaussianBlur(image, (0, 0), 1) cv.imshow('img2', img2) 在高斯平滑中,高斯核中所有数字加起来应该为1,这样才能保证图片只

/* 一.开运算: (1)开运算,其实就是先腐蚀后膨胀的过程. (2)数学表达式:dst = open(src,element) = dilate(erode(src,element)) (3)作用:开运算平滑物体的轮廓,断开较窄的狭颈,消除细的突出物 (4)核心API函数:morphologyEx() [详见<opencv3编程入门> P205 ] (5)morphologyEx()可取标识符 MORPH_OPEN 二.闭运算: (1)闭运算,其实就是先膨胀后腐蚀的过程: (2)数学表达式:

膨胀.腐蚀.开.闭运算是数学形态学最基本的变换.本文主要针对二值图像的形态学膨胀:把二值图像各1像素连接成分的边界扩大一层(填充边缘或0像素内部的孔):腐蚀:把二值图像各1像素连接成分的边界点去掉从而缩小一层(可提取骨干信息,去掉毛刺,去掉孤立的0像素):开:先腐蚀再膨胀,可以去掉目标外的孤立点闭:先膨胀再腐蚀,可以去掉目标内的孔.以下参考论文:<数学形态学在图像处理中的应用> 二值形态学        数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程.其形态算子的实质是表达物体或形状的

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板