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2018-09-18 16:53:00
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int main(){ Mat image = imread("test.jpg"); namedWindow("膨胀前"); namedWindow("膨胀后"); imshow("膨胀前", image); //获取自定义核 Mat element =
原创
2022-08-16 16:55:59
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涉及到具体是黑色背景白色前景、或者是白色前景黑色背景。所以，如果没有考虑这个问题，处理的效果可能正好相反。
原创
2022-08-15 11:39:19
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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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腐蚀与膨胀 腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最基本的操作，之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算。腐蚀和 膨胀的应用广泛，而且效果也很好。 我们先来谈谈腐蚀与膨胀的原理： 对于二值图像： 从图像处理角度看，二值图像的腐蚀和膨胀就是将一个小型二值图（结构元素，一般为3*3大小）在一个大的二值图上逐点移动并进行比较，根据比较的结果作出相应处理而已。 膨胀算法：用3X3的结构元素，扫
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2024-03-01 14:10:34
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一、概论数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。膨胀与腐蚀是图像的最基本的两种变化，他们能实现的功能包括但不限于：
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2024-01-27 16:07:46
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图像形态学操作——基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是集合论基
原创
2021-11-24 10:21:54
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膨胀 腐蚀一：膨胀实现dilateimport cv2 as cvimport numpy as npdef dilate_demo(image): #膨胀 print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_B
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2018-07-07 13:33:00
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形态学操作是根据图像形状进行的简单操作.一般情况下对二值化图像进行的操作.需要输入两个参数,一个是
原创
2021-02-07 19:09:28
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的补集是不包含于集合。的闭操作就是简单地用。
原创
精选
2024-01-07 12:13:41
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图像处理中的形态学主要指数学形态学：是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科。形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作，基本运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学滤波、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学滤波等。腐蚀和膨胀–erode函数和dilate函数主要功能：
* 消除噪声
* 分割出独立
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2024-04-23 07:58:48
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腐蚀：cvErode锚点：用于判断的中心点关心点：为0不关心，为1关心腐蚀的时候锚点对准图像的像素，这个像素的值取锚点和关心点中的最小值，注意都是和原图像对比，前面因腐蚀变化的点不影响后面腐蚀的点膨胀：cvDilate和腐蚀相反，取锚点和关心点中的最大值程序：代码:#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgu
原创
2014-08-14 17:02:58
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腐蚀膨胀 (Erosion and Dilation) 是图像处理中常用的两种形态学操作，用于增强或改变图像中的特定特征。在本文中，我们将介绍腐蚀膨胀的基本概念和原理，并使用 Python 中的 OpenCV 库来实现这两种操作。
## 1. 腐蚀操作
腐蚀操作是指通过削弱或减小图像中物体的边缘，来达到去除噪声或者分离物体的目的。其基本原理是使用一个小的结构元素在图像上滑动，并将结构元素下的所
原创
2023-08-20 08:18:57
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一、图像腐蚀形态学是图像处理中常见的名词，图像处理的形态学基本属于数学形态学的范畴，是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。腐蚀操作是其中最基本的一种运算。 简单来说，腐蚀就是通过一个蒙版进行图像像素值的修改。针对某一像素点，以其为中心建立蒙版，蒙版中的最小值赋值给该像素点，这就实现了腐蚀操作；当处理二值化图像时，图像只有0和255的数值，如果某一灰度
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2024-01-15 00:34:45
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一、形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。有很多的，这里先看最简单的操作。 膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。能实现多种多样的功能，主要如下： 消除噪声，通过低尺寸结构元素的腐蚀操作很容易去掉分散的椒盐噪声点分割(isolate)出独立的图像元素，在图像中连接(join)相邻的元素。寻找图像中
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2024-01-28 06:07:56
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形态学处理（一）1、腐蚀、膨胀操作 膨胀 简单来讲，膨胀操作就是选定窗口大小，然后在原图上滑动，窗口中心点的取值为窗口内所有像素点的最大值。下给出过程图，个人认为下图比上面的解释图更为通俗易懂。对单个像素的膨胀操作如下： （1）请把下图看做是方格纸，黑色部分也是，第一张图为对像素（1，1）进行膨胀操作，红色框为选取的核大小：（2）第二张图为对像素（2，2）进行膨胀操作
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2024-04-06 20:46:33
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Mat dilateimg; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(canny, dilateimg, element); erode(dilateimg, dilateimg,element); im
原创
2022-05-29 01:17:54
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腐蚀与膨胀(Eroding and Dilating) 目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV提供的两种最基本的形态学操作,腐蚀与膨胀( Erosion 与 Dilation):
erodedilate 原理 Note以下内容于Bradski和Kaehler的大作： Learning OpenCV . 形态学操作简单来讲，形态学操作就是基于形
膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。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/最小值作为新图像对应像素位置的像素值。其中,取最大值就是膨胀，取最小值就是腐蚀。膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：消除噪声分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素。寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域求出图像的梯度图像梯度计算的是图像变化的速度形态学概述形态学一词通常
原创
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2023-04-15 20:16:28
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main.cpp #include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int dilate_size = 1; char dilate_title[] = "dilate_
原创
2022-05-26 16:36:00
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