目录一、膨胀卷积的产生二、膨胀卷积的定义2.1 感受野 (Receptive Filed)2.2 膨胀率/空洞率2.3 例子三、膨胀卷积的的特点3.1 优点3.2 缺点3.3 改进一、膨胀卷积的产生扩张 / 膨胀 / 空洞卷积 (Dilated / Atrous Convolution) (以下统一简称膨胀卷积) 最初旨在解决图像分割问题。早期多用卷积层+池化层堆叠来增加感受野
前面介绍的几种滤波器都属于平滑滤波器（低通滤波器），用来平滑图像和抑制噪声的；而锐化空间滤波器恰恰相反，主要用来增强图像的突变信息，图像的细节和边缘信息。平滑滤波器主要是使用邻域的均值（或者中值）来代替模板中心的像素，消弱和邻域间的差别，以达到平滑图像和抑制噪声的目的；相反，锐化滤波器则使用邻域的微分作为算子，增大邻域间像素的差值，使图像的突变部分变的更加明显。本位主要介绍了一下几点内容：图像的一
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2023-10-12 23:20:25
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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：1 // 膨胀函数
2 void cvcvDilate (
3 IplImage *src, //
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2024-05-02 23:04:38
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大纲一.腐蚀与膨胀二、开运算与闭运算三、顶帽与黑帽四、形态学梯度五、总函数介绍 一.腐蚀与膨胀腐蚀和膨胀是形态学运算中的基本操作，也是后续要介绍的运算的基础，首先腐蚀与膨胀从字面意义上来理解，指的是对于图片中灰度较高的部分（多通道独立处理）扩张或者收缩，即经过操作后亮域变少\多。实现方法是通过窗函数在原图上滑动，将卷积核（可以是任意大小、形状）范围内最大值（膨胀）或者最小值（腐蚀）作为锚点的像素
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2024-06-13 15:16:49
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图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
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2023-08-21 11:11:18
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OPenCV版本：4.4IDE：VS2017功能描述简述：使用一个指定的核元素去膨胀一个图像，图像膨胀的过程类似于一个卷积的过程，源图像矩阵A以及结构元素B，B在A矩阵上依次移动，每个位置上B所覆盖元素的最大值替换B的中心位置值（即锚点处），完成整个膨胀的过程。注意：所谓的腐蚀与膨胀的对象是针对图像中的白色元素所说的。看成是图像中的物体话会理解反。算法通俗理解：膨胀算法使图像扩大一圈，给图像中的对
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2024-02-11 11:57:27
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[1] python实现膨胀与腐蚀[2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇）[3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】膨胀cv2.dilate(img, kernel, 1)腐蚀cv2.erode(img, kernel, iterations=1)开运算开运算：先腐蚀，再膨胀cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,
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2023-08-04 12:21:23
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形态学操作主要包含：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操作和膨胀操作是形态学的基础 腐蚀操作能够将图像的边界点消除，将图像沿着边界点向内收缩，也可以将小于指定结构的部分消除，即可以把图像细化，除去噪声该操作是逐个像素点来决定值，每次判定的点都是结构元中心点所对应的点 函数形式dst = cv2.erode(src
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2023-08-18 15:03:06
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1、【for instance】例如，比如，拿...来说 2、【inflate】美[ɪnˈflet]vt.& vi.使充气（于轮胎、气球等）; 膨胀（使）; 通货膨胀（使）; 物价上涨;【inflation】n.通货膨胀; 膨胀; 夸张; 自命不凡; 3、【adjust】美[əˈdʒʌst]t.& vi. 适应，调整，校正（改变…以）; 调准（望远镜等），对准，
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2023-10-30 19:34:30
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# Python中的膨胀算法
在计算机科学与图像处理领域，膨胀（Dilation）是一种基本的图像处理操作。它通常用于二值图像的形态学处理，通过扩大对象的边界来增强图像的某些特征。在本篇文章中，我们将探索膨胀的概念，展现怎样用Python实现这一过程，并通过代码示例来帮助大家理解。
## 1. 什么是膨胀？
膨胀是形态学操作的一部分，主要用于处理二值图像。它的基本思想是用结构元素“扩展”图像
cv2.imread()用于读取图片文件imread函数有两个参数，第一个参数是图片路径，第二个参数表示读取图片的形式，有三种：cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，可以直接写1。cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。cv2.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha，可以直接写-1cv2.imread()接口读图像，读进来直接
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2020-10-29 14:32:00
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形态学操作预备知识（卷积）膨胀和腐蚀的应用范围膨胀 dilate ()腐蚀 erode ()开运算 (Opening)闭运算(Closing)形态梯度(Morphological Gradient)顶帽(Top Hat)黑帽(Black Hat)示例（提取表格） 预备知识（卷积） 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×
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2023-11-30 17:04:03
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膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为：D(X)={a | Ba↑X}=X B，如图1所示。图1中X是被处理的对象，B是结构元素，不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba击中X，所以X被B膨胀的结
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2023-11-09 04:30:01
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腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作，比如下面的一副16*16的灰度图。它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为： 我们定义一个5*5的结构元素，该结构元素用5*5的矩阵表示，其中为1的单元，表示该单元在结构元素中有效，另外还定义一个锚点，坐标为(2,2)，在单元格中用蓝色表示。腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素
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2023-11-14 10:21:28
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形态学-梯度运算：图形学中的梯度概念实际上表示的是像素值变化迅速的地方，而图像中的边界恰恰是像素值变化迅速的地方。因此梯度运算就是求出图像中的边界。因为对图像进行膨胀操作会使得边界处的白色区域增多，对图像进行腐蚀操作会使得边界处的白色区域减少，因此使用膨胀后的图片减去腐蚀后的图片，就会得到图像的白色边界。 cv::Mat image = cv::imread("/home/cenm
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2023-11-30 15:47:48
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图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似与 '领域扩张' ,将图像的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大.腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小.1. 图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 注释：0：黑色，1： 白
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2023-11-24 02:37:53
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文章目录17.python-opencv图像处理-腐蚀和膨胀前言完整代码部分代码说明腐蚀腐蚀原理：腐蚀代码腐蚀代码定义参数说明膨胀膨胀原理膨胀代码膨胀代码定义参数说明结果展示腐蚀结果膨胀结果 前言本篇博客主要介绍如何使用python-opencv对图像进行腐蚀和膨胀图像处理。完整代码import numpy as np
import cv2
if __name__ == '__main__':
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2023-10-20 13:52:38
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摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法。作者： eastmount 。本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法，基础性知识希望对您有所帮助。1.基础理论2.图像腐蚀代码实现3.图像膨胀代码实现一. 基础知识（注：该部分参考作者论文《一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法》）图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（
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2023-08-02 22:25:18
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图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“领域扩张”，将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大；腐蚀类似于“领域被蚕食”，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。1.图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下：该公式表示用B来对图像A进行膨胀处
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2023-11-24 16:26:13
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在图像处理技术中，有一些的操作会对图像的形态发生改变，这些操作一般称之为形态学操作（phology）。数学形态学是基于集合论的图像处理方法，最早出现在生物学的形态与结构中，图像处理中的形态学操作用于图像与处理操作（去噪，形状简化）图像增强（骨架提取，细化，凸包及物体标记）、物体背景分割及物体形态量化等场景中，形态学操作的对象是二值化图像。有名
