# 使用Python和OpenCV去除毛刺的实践
毛刺（也称为锯齿或锯齿状边缘）是图像处理中的一个常见问题，尤其是在处理数字图像时。毛刺通常出现在一次性图形生成或边缘检测过程中的不平滑区域。为了改善图像质量，我们可以使用Python的OpenCV库来去除这些毛刺。
## 1. 什么是毛刺？
毛刺是图像中由于分辨率不足、算法不够完善或采样错误而造成的不平滑现象。它通常表现为边缘的锯齿状形态，影
原创
2024-10-17 13:39:00
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需要的库和自定义函数import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, mat):
cv2.imshow(name, mat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 图像形态学操作最基本的两个处理：腐蚀和膨胀一、腐蚀
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2024-02-28 10:36:01
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ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
double parameter=0, int mi
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2024-05-13 19:37:58
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原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
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2024-05-08 19:21:36
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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参考文献：《OpenCV轻松入门》均值滤波用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。函数语法dst = cv2.blur(src, ksize, anchor, borderType)ksize：滤波核的大小,anchor：锚点，使用默认值即可borderType：边界样式，该值决定了以何种方式处理边界，使用默认值即可
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2024-05-05 18:14:54
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一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像中的细节信息也主要集中在其高频部分,因此,如何去掉高频干扰同时又保持细节信息是关键。为了去除噪声,有必要对图像进行平滑,可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类。在空域法中,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波。对于均值滤波,它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动,将窗口中心点对应的图
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2024-05-05 16:34:44
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OpenCV（二）之阈值与平滑处理Image smoothing系列Image smoothing-阈值操作Image smoothing-图像平滑滤波操作-均值滤波滤波操作-方框滤波滤波操作-高斯滤波滤波操作-高斯内核-getGaussianKernel()滤波操作-中值滤波滤波操作-几种滤波的效果对比补充点，及细节知识 Image smoothing系列在这一节中，我分析了关于openCV中
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2024-04-29 18:41:46
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inpaint图像修复利用inpaint函数进行图像修复。函数原型：CV_EXPORTS_W void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask,
OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );InputArray src 表示要修复的
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2024-03-28 09:06:10
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图像处理 ：（大纲）三种线性滤波 ：方框滤波，均值滤波，高斯滤波两种非线性滤波：中值滤波，双边滤波 七种图像处理形态学：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽漫水填充 图像缩放图像金字塔阀值化 滤波中概念 ：平滑处理：也称模糊处理，是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。（在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是好方法）图像滤波：指在尽量保留图像细节特征的条件
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2024-05-13 12:42:13
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例一：毛刺在往外凸的面上策略1：分割出黑色部分，然后通过开运算去掉毛刺，再通过原黑色部分区域减去开运算之后的区域，得到毛刺部分的区域。 1 read_image (Tu, 'C:/Users/xiahui/Desktop/tu.jpg')
2 binary_threshold (Tu, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold
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2024-04-12 05:37:00
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OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV，做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波（模糊）3.高斯滤波（高斯模糊）4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx（）函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处
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2024-02-25 23:07:53
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文章目录腐蚀操作膨胀操作开运算与闭运算梯度运算礼帽与黑帽总结 腐蚀操作我们先读入一张图，然后观察一下图片有哪些不完美的地方：import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inline
img = cv2.imread('cauch
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2024-04-18 23:24:49
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python opencv 去除图片前景毛刺和凹陷
方案一
import cv2
import numpy as np
def smooth_contours_fixed(img_path, output_path):
# 读取图像 (灰度)
img = cv2.imread(img_path, 0)
# 确保只处理前景（像素值为100）和背景（像素值为255）
1、什么是膨胀与腐蚀膨胀与腐蚀属于形态学范围，具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。它们的用途就是用来处理图形问题上。总结性的来说： + 膨胀用来处理缺陷问题； + 腐蚀用来处理毛刺问题。膨胀就是把缺陷给填补了，腐蚀就是把毛刺给腐蚀掉了。这里其实说的并不严谨，也是为了大家理解方便。下面我们就用实例来进行演示。2、形态学处理——膨胀我们先引入一张图片进行分析。 程序
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2024-05-10 15:58:46
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# Python曲线毛刺去除教程
## 导言
在本教程中，我将向你介绍如何使用Python实现曲线毛刺去除的功能。这是一个很常见的图像处理问题，通过本教程你将学会如何使用Python中的一些库来处理图像，并实现将曲线上的毛刺去除的功能。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[导入图像]
B --> C[转换为灰度图像]
原创
2023-08-25 08:10:44
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前言基于opencv的c++接口，实现常用的图像滤波方法，包括了均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波、高通滤波以及低通滤波。相关的opencv接口解析CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,
Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
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2024-05-21 15:24:22
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四、 图像去噪1、 图像的卷积内核图像的空域处理一般利用卷积实现，图像二维卷积方式如下： 选定一种卷积模板，下图是典型的矩形模板和十字形模板， 然后遍历整幅图像，假设图像在i、j处的灰度值为I_ij，那么按矩形模板卷积后的值为 即根据模板的系数对原灰度值进行操作，根据模板的形状和参数的不同而获得不同的结果。这种模板也称为图像的卷积核（kernel）。模板大小一般为奇数如33、55、7*7等，对于图
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2024-02-26 18:40:27
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# Python对数组去除毛刺教程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何在Python中去除数组中的毛刺。这是一个很常见的需求，特别是在数据处理和分析中。让我们一起来完成这个任务吧！
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 理解问题
section 编写代码
se
原创
2024-04-18 04:34:39
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信号在FPGA器件中通过逻辑单元连线时，一定存在延时。延时的大小不仅和连线的长短和逻辑单元的数目有关，而且也和器件的制造工艺、工作环境等有关。因 此，信号在器件中传输的时候，所需要的时间是不能精确估计的，当多路信号同时发生跳变的瞬间，就产生了“竞争冒险”。这时，往往会出现一些不正确的尖峰信 号，这些尖峰信号就是“毛刺”。数字电路中常将毛刺定义为采样间越过逻辑门限一次以上的任何跳变，主要是指电路输出
