Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 38 篇。 Python OpenCV基础知识铺垫图像腐蚀（Erosion ）函数原型图像膨胀（dilation ）函数原型橡皮擦的小节 基础知识铺垫图像的腐蚀与膨胀是图像形态学运算的知识，形态学橡皮擦也是第一次接触到，寻找了一些简单的说明，基本含义是改变图像中物体的形状，一般在二值图中用来连接相
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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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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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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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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文章目录1.原理1.1膨胀1.2腐蚀2.相应的代码2.1腐蚀操作2.2膨胀操作3.彩色图像的膨胀与腐蚀完整代码 1.原理腐蚀与膨胀是最基本的两个形态学操作，它们的作用有： 1.消除噪声； 2.分割独立的图像元素，以及连接相邻的元素； 3.寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。1.1膨胀膨胀将图像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
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2024-02-23 23:28:28
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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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形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种，他们是：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。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(isolate)出独立的图像元素，在图像中连接(join)相邻的元素。寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域求出图像的梯度腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）
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2023-11-25 07:21:05
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形态学操作一般作用于二值化图，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分进行操作的！膨胀膨胀就是求局部最大值的操作。 解释：这里面的局部指的是核的大小，例如核大小是3*3的，则二值化的图像在核的范围内取最大值。B 通常称为内核，内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。A 假设为 10x10 像素的二值图中1区域。进行膨胀操作时，将内核 B 划过图像,将内核
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2024-06-05 13:52:23
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文章目录前言一、图像的膨胀1.1 膨胀原理1.2 膨胀实现1.3 结果展示二、开闭运算2.1 开运算实现与结果2.2 闭运算实现与结果三、梯度运算3.1 梯度介绍3.2 梯度实现3.3 结果展示总结 前言在系列2中已经分享了图像的叠加、填充和腐蚀，接下来将继续分享图像的膨胀、开闭运算和梯度运算。一、图像的膨胀1.1 膨胀原理与图像的腐蚀操作相反，膨胀的原理实质为“或”运算，即通过定义卷积核与图像
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2024-03-31 23:07:28
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形态学是基于形状的一系列图像处理操作，基本运算包括：腐蚀、膨胀、开、闭等。基本原理膨胀：就是利用一个核（叫做结构元素）与图像进行卷积。随着核的移动，每次都取核覆盖区域的最大像素值，因此最终完成的效果是将高亮区域扩大。腐蚀：也是卷积操作。随着核的移动，每次都取核覆盖区域的最小像素值，因此最终完成的效果是将高亮区域缩小。形态学可应用于二值图、灰度图，甚至彩色图详细的腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收
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2023-12-04 11:14:06
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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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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
膨胀假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，用B覆盖区域下A的最大像素值用来替换覆盖区域的每一个像素，其中B作为结构体可以是任意形状。B不再单纯是矩形结构MORPH_RECT，也可以是椭圆形结构MORPH_ELLIPSE、十字交叉形结构MORPH_CROSS等，其中红色是参考点，也称为锚点（anchor point）。 取每个位置领域内最大值，所以膨胀后输出图像的总体亮度的平
文章目录前言一、固定阈值化 —— threshold二、自适应阈值化 —— adaptiveThreshold三、LUT查找表 前言图像阈值化在许多计算机视觉和图像处理任务中都是一个重要的预处理步骤。在边缘检测过程中，通过将图像转换为二值图像，可以突出图像中的边缘信息。通过选择适当的阈值，可以使边缘更加明显，以便于进一步的分析和提取。在文字识别任务中，图像阈值化可以用于将文本与背景分离。通过将图
目录前言正文腐蚀膨胀开运算闭运算形态学梯度礼帽闭帽code参考 前言学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等 我们要学习的函数有：cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx() 等正文腐蚀就像土壤侵蚀一样，这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉（但是前景仍然 是白色）。这是怎么做到的呢？卷积核沿着图像滑动，如果与卷积核对应的原图 像的所有像素值都是
形态学操作(morphology operators)-膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。图像形态学操作
图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学形态学有四个基本操作：腐蚀、膨胀、开、闭膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张
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2024-04-05 07:56:35
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在计算机视觉领域，使用 Python 和 OpenCV 进行图像处理是一项常见的任务。其中，图像的膨胀操作（dilation）在形态学处理中具有重要作用，可以用于对象的增强、连接和提取等。本文将详细记录一个在应用膨胀操作时遇到的问题，分析其根源并提出解决方案的过程。
## 问题背景
在图像处理项目中，我们需要对二值图像进行膨胀操作，以便突出前景对象，以提升后续分析的准确性。膨胀操作在很多情况下
