python的版本问题与opencv的版本问题可能是初学python图像处理时最令人头痛的问题,社区里或者是git上、书本上可以找到的demo有python2写的,也有python3写的,不过相对来说python的版本差异不太影响理解代码,无非是名字换一换、语法变一变。最头大的是opencv的版本,opencv2与opencv3的差异不小,很多函数都有变动,如果是opencv2和3的版本问题,那跑
操作是形态学中的一种图像处理技术,主要用于消除图像中的小孔、噪声和细小的结构。它结合了膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)操作,在图像分割、噪声去除等方面发挥着重要作用。在本文中,我将详细记录如何在Python中利用OpenCV实现操作的过程,包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。 ## 环境准备 软硬件要求如下: | 软件/硬件
原创 6月前
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本文力求用最简洁的语言,详细的代码将此部分内容讲解清楚,但由于博主同样是刚刚接触OpenCV,或许表达上有些瑕疵,还望读者能够指教探讨,大家共同进步。 博主机器配置为:VS2013+opencv2.4.13+Win-64bit。若本文能给读者带来一点点启示与帮助,我就很开心了。====================分割线====================1-开运算形态学运算操作同样能去除
转载 2024-05-10 21:51:32
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除了膨胀和腐蚀,还有更多形态学操作:开操作- open、操作- close、形态学梯度- Morphological Gradient、顶帽 – top hat黑帽 – black hat。它们都基于morphologyEx()API,通过op的设置选择相应的操作。相关操作操作操作都是基于膨胀和腐蚀操作组合形成的。开操作: 先腐蚀,后膨胀。操作:先膨胀,后腐蚀为了验证开、关操作的作用,首
大家看这篇博文前可以先看一看下面这篇博文,下面这篇博文是这篇博文的基础:详解图像形态学操作之图形的腐蚀和膨胀的概念和运算过程,并利用OpenCV的函数erode()和函数dilate()对图像进行腐蚀和膨胀操作图像形态学腐蚀可以将细小的噪声区域去除,但是会将图像主要区域的面积缩小,造成主要区域的形状发生改变;图像形态学膨胀可以扩充每一个区域的面积,填充较小的空洞,但是会增加噪声的面积。 根据两者的
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:
上一节我们学习了形态学的基本操作,即图像的腐蚀与膨胀,那么,本节我们一起来学习更高级的形态学操作。一、形态学操作 --- 开运算开运算(Opening Operation),其实就是先腐蚀后膨胀的过程。其数学表达式如下: 开运算表达式 实例: 实验结果: 开操作原图(左)与效果图(右) 2 、形态学操作 --- 运算先膨胀后腐蚀的过程称为运算(Clos
目录概述:morphologyEX()函数一、开运算(分开)1、基础理论1、作用:2、代码3、效果二、运算(封闭)1、基础理论1、作用2、过程2、代码3、效果总代码参考资料:概述:运算类型操作目的开运算先腐蚀再膨胀可在纤细点出分离物体。有助于消除噪音运算先膨胀后腐蚀用于排除前景对象中的小孔或对象上的小黑点形态学梯度膨胀图与腐蚀图之差用于保留目标物体的边缘轮廓顶帽原图与开运算图之差分离比邻近点亮
操作(Open)图像形态学的重要操作之一,基于膨胀与腐蚀操作组合形成的主要是应用在二值图像分析中,灰度图像亦可开操作=腐蚀+膨胀,输入图像+结构元素-----------------------------------操作图像形态学的重要操作之一,基于膨胀与腐蚀操作组合形成的主要是应用在二值图像分析中,灰度图像亦可操作=膨胀+腐蚀,输入图像+结构元素---------------------
转载 2024-04-12 07:15:56
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开运算:先腐蚀后膨胀,可以用来消除小物体,在纤细点处分离物体,并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。 运算:先膨胀后腐蚀,,可以用来排除小型黑洞(黑色区域)。 形态学梯度:膨胀图和腐蚀图之差,对二值图像进行这一操作,可以将团块(blob)的边缘突出出来,保留物体的边缘轮廓。 顶帽:原图像和开运算结果图之差,常用来分离比邻近点亮一些的斑块,在一幅图像具有大幅的背景而微小物品比较有规律的情
1. 回顾在 【OpenCV 图像形态学】1.膨胀与腐蚀 中,我们介绍了图像基本的形态学操作——膨胀与腐蚀,同时也利用了Python进行了实现。在这里我们将接着上次的内容,接着描述其它的一些图像形态学操作方法,以及相应的Python实现。下面我们同样以这只小鸟为例,来看看图像其它的形态学算法。2. 图像的开运算开运算的具体实现:通过先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作得到。我们在移除小的对象时候很有用(
# 使用Python OpenCV实现运算教程 运算是一种形态学操作,用于去除图像中的小孔洞或细小噪声。它的基本原理是先进行膨胀(Dilation)操作后再进行腐蚀(Erosion)操作。本文将引导你如何使用Python的OpenCV库来实现运算。以下是实现该操作的整体流程。 ## 实现流程 我们将进行以下几个步骤来实现运算: | 步骤 | 描述
原创 9月前
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# Opencv Python 运算 ## 引言 Opencv是一个开源计算机视觉库,提供了丰富的图像处理功能。运算是Opencv中常用的图像处理技术之一,主要用来处理图像中的白噪声或黑噪声。在本文中,我们将介绍Opencv中Python语言实现运算的方法,并通过代码示例来演示其应用。 ## 运算概述 运算是图像处理中的一种形态学操作,是先膨胀后腐蚀的过程。运算通常用来填充图像中的
原创 2024-04-20 05:24:23
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目录一、开运算与运算1. 图像开运算2.图像运算二、图像梯度运算三、礼帽运算与黑帽运算一、开运算与运算1. 图像开运算腐蚀、膨胀处理后的过程。图像被腐蚀后,去除了噪声,但是也压缩了图像;接着对腐蚀过的图像进行膨胀处理,并保留原有图像。        图像开运算使用函数 morphologyEx
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转载 2018-09-18 18:59:00
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 一、形态学概述数学形态学(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。最基本的形态学操作有二种,他们是:膨胀与腐蚀(D
图像腐蚀与膨胀我们在前两次教程中概述了OpenCV对于图像的滤波,通常对于一个实战项目而言,滤波之后的下一步操作就是图像的形态学处理了,从本次教程开始,我们正式步入了OpenCV图像形态学处理的部分。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。数学形态学是一门建立在
文章目录形态学基本概念高级形态学变换函数:MorphologyEx形态学开运算开运算案例:形态学运算运算案例:形态学梯度运算形态学梯度运算案例:礼/顶帽(Top hat)礼帽案例:黑帽(Black hat)黑帽案例:形态学基本概念图像形态学即数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格伦和拓扑学基础上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论;常见图像形态学运算:腐蚀,膨胀,开运算,运算,骨架抽取,极线腐蚀,击中击不中变换,顶帽变换,颗粒分析,流域变换,形态学梯度
原创 2021-11-11 20:41:18
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前言1.在图像处理中,特别在深度学习图像处理,最常看到图像卷积操作,那什么是卷积呢,卷积就是两个原函数产生一个新的函数,两个函数之间的这种操作就称着卷积,在图像这里的图像卷积也用输入的图像矩阵与一个特定的矩阵进行操作得到一个新的图像。 2.那先了解二维矩阵的卷积是如何运算,之后再讲讲卷积在图像中的应用。卷积运算1.一个模板矩阵和另一个输入矩阵进行卷积,是使锚点覆盖在待计算矩阵元素上面,然后计算元素
一、概述 案例:利用opencv实现开操作操作、形态学梯度、顶帽、黑帽 二、示例图 1.开操作 2.操作 3.形态学梯度 4.顶帽 5.黑帽 三、示例代码 //开操作:先腐蚀后膨胀,可以去掉小的对象 //操作:先膨胀、后腐蚀,可以填充小的洞 //形态学梯度:又称为基本梯度,基本原理是:膨胀减 ...
转载 2021-10-09 13:53:00
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