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): B=[0 1 0      1 1 1      0 1 0]; A2=imdilate(A1,B);%图像A1被结构元素B膨胀 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): %strel函数的功能是运用各种形状和大小构造结构元素 se1=strel('disk',5);%这里是创

Atitit 图像处理-图像形态学(膨胀与腐蚀) 1.1. 膨胀与腐蚀1 1.2. 图像处理之二值膨胀及应用2 1.3. 测试原理,可以给一个5*5pic,测试膨胀算法5 1.4. Photoshop里面的处理5 1.5. 类库的处理,好像没找到jhlabs,6 1.6. Attilax 源码6 1.1. 膨胀与腐蚀 说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图: 膨胀以后会变成这样: 腐蚀以后则会变成这样: 看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了

本篇文章中,我们一起探究了图像处理中,最基本的形态学运算--膨胀与腐蚀.浅墨在文章开头友情提醒,用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚,毁三观的,不建议尝试.......... 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 形态学概述 形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构,而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学,下面一起来了解数学形态学的概念. 数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在

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

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

腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算. 腐蚀和膨胀是针对白色部分(高亮部分)而言的. 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 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. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespa

目录 1. 膨胀与腐蚀的原理 2. 膨胀的具体实现 1) OpenCV实现 2) C/C++实现 3) 验证与结果 3. 腐蚀的具体实现 1. 膨胀与腐蚀的原理 膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作.在笔者之前的文章<图像的卷积(滤波)运算(一)--图像梯度>.<图像的卷积(滤波)运算(二)--高斯滤波>具体介绍了图像卷积\滤波的具体的概念与操作,图像的膨胀与腐蚀其实也是一种类似的卷积操作.其卷积操作非常简单,对于图像的每个像素,取其一定的邻域,计算最大值/最小值作为新图

全部外部依赖项: opencv_aruco341d.lib opencv_bgsegm341d.lib opencv_calib3d341d.lib opencv_bioinspired341d.lib opencv_ccalib341d.lib opencv_core341d.lib opencv_datasets341d.lib opencv_dnn_objdetect341d.lib opencv_dnn341d.lib opencv_dpm341d.lib opencv_face341d

膨胀与腐蚀 本篇博客主要介绍使用OpenCV中的函数接口实现对一个图片的腐蚀或者膨胀,听起来有点像是对图像进行放大和缩小的意思,如果你也是这样认为,那我只能说你跟我一样肤浅!!在OpenCV中几乎所有的操作都是针对图像的像素点进行的,包括灰化,二值化,模糊化等,膨胀和腐蚀也是一样,都是针对传入图像的像素点进行操作的!!! 膨胀:此操作将图像(A)与任意形状的内核 (B),通常为正方形或圆形,进行卷积.内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点.进行膨胀操作时,将内核 B 划过图像,将

前言 膨胀就是对图中的每个像素取其核范围内最大的那个值,腐蚀就相反.这两个操作常用来突出显示图的某个高亮部分或者昏暗部分以及去噪.本文展示两个分别对图像进行膨胀和腐蚀的例子. 膨胀和腐蚀函数 cvErode() 和 cvDilate() 函数原型: // 膨胀函数 void cvcvDilate ( IplImage *src, // 待处理图像 IplImage dst, // 处理后图像 IplConvKernel * B = NULL, // 自定义卷积核 // 是否进行迭代 ); //

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

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

#include<cv.h> #include<highgui.h> int main(int argc, char** argv) { IplImage* img = cvLoadImage(argv[1]); IplImage* img1 = cvLoadImage(argv[1]); IplImage* img2 = cvLoadImage(argv[1]); cvErode(img, img1); cvDilate(img, img2); cvNamedWindow(&qu

腐蚀和膨胀 Erosion/Dilation erosion/dilation,用白话说,就是让图像亮的区域收缩和扩张. 原理 我们定义一个卷积核矩阵.这个矩阵可以是任何形状的,但通常而言,是矩形或者圆形的.同时要定义一个锚点位置. 用这个卷积核矩阵挨个地划过原始图像矩阵,同时更改锚点位置的像素值. 锚点位置的像素值更改为卷积核矩阵覆盖的有效像素值中的最大值/最小值(分别对应膨胀/腐蚀). 什么叫"有效"像素值呢?就是卷积核中不为0的那些位置.用公式表达的话,即: 膨胀和腐蚀,说白了就

目录: (一)膨胀 (二)腐蚀 (三)腐蚀代码(erode) (四)膨胀代码(dilate) (一)膨胀(或) (二)腐蚀(与) (三)腐蚀代码(erode) 1 def erode_demo(image): #腐蚀 2 print(image.shape) 3 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) 4 ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU

Author:Maddock Date:2015-01-20 判断文件是否存在 infilename = [str,'\lena.jpg']; sgc_exist = exist(infilename, 'file'); % 由变量 sgc_exist 返回文件是否存在,因为是判断文件是否存在,所以第二个参数写'file' disp('lena.jpg is exist'); end 遍历文件中某个后缀的所有文件 dir函数:获得指定文件夹下的所有子文件夹或文件,并存到文件结构数组中. 调用方式

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; int elementSize = 3;int maxSize = 260; int Demo_Load_Img(); //图片膨胀void Get_Img_Struct_Element_Dilate(int, void*); //图片腐蚀void Get_Img_Struct_Element_Erode(

MATLAB程序 a=3+4*i %复数 real(a) %求复数的实部 imag(a) %求复数的虚部 abs(a) %求复数的模 angle(a) %求复数的相位 conj(a) %求复数的复共轭 %% Irradiance and phase resulting figure subplot(2,2,1) mesh(2.*xn./D2,2.*yn./D2,abs(Uvac).^2); subplot(2,2,2) mesh(2.*xn./D2,2.*yn./D2,abs(Uvac).^2)

一. length             返回矩阵最长维的的长度    ndims       返回维数          numel      返回矩阵元素个数size               返回每一维的长度,[rows,cols]=size(A) 矩阵块操作 1.repmat() 数组块状复制 2.blkdiag()对角块生成函数 3.kron()直积 二.矩阵元素的提取与替换 (1)提取 A(i, j) :矩阵 A 中,位于第 i 横列.第 j 直行的元素用冒号(:), 取出一整列

矩阵运算 + 加 - 减 .* 乘 ./ 左除 .\ 右除 .^ 次方 .' 转置 除了加减符号,其余的运算符必须加“.” >> a = : a = >> a- %减法 ans = - >> 2.*a-1 %乘法 减法 ans = >> b = :: b = >> a+b ans = >> a.*b ans = >> a.' %转置矩阵 ans = 矩阵基本变换操作 转置 >> a = [10,2,12;34,