# 实现PyTorch中的dilate和erode操作
## 简介
在PyTorch中实现图像处理操作的一种常见需求是图像的膨胀（dilate）和腐蚀（erode）操作。这是一种常用于图像增强、降噪和边缘检测等任务的技术。本篇文章将介绍如何使用PyTorch实现这两种操作。
## 操作流程
下面的表格展示了实现dilate和erode操作的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-11-30 13:48:05
791阅读
今天写程序的时候，差点把膨胀dilate的腐蚀erode弄反了。所以发个贴给自己备注一下。总结：膨胀dilate是白色的扩张，腐蚀erode是黑色的扩张；开运算＝腐蚀>>膨胀，闭运算=膨胀>>腐蚀膨胀即是求局部最大值的操作，图像A与核B作卷积运算，
原创
2022-02-14 15:47:51
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今天写程序的时候，差点把膨胀dilate的腐蚀erode弄反了。所以发个贴给自己备注一下。总结：膨胀dilate是白色的扩张，腐蚀erode是黑色的扩张；开运算＝腐蚀>>膨胀，闭运算=膨胀>>腐蚀膨胀即是求局部最大值的操作，图像A与核B作卷积运算，计算核B覆盖区域的像素点的最大值，并把这个值赋值给锚点(anchor point)指定的像素。膨胀dilate针对白...
原创
2021-07-14 16:21:20
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形態學主要用於二值化後的影像，根據使用者的目的，用來凸顯影像的形狀特徵，像邊
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2023-01-05 13:19:44
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opencv erode void cv::erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, const Scalar& borderVal ...
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2021-10-22 09:30:00
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opencv erode void cv::erode( InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor, int iterations, int borderType, const Scalar& borderVal ...
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2021-10-18 18:49:00
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目录1. 问题：2. 环境3. 代码3. 怀疑方向4. 方向错误（新现象）1. 问题： 在一个大型的项目里面，使用了opencv，且自己编译的时候添加了opencv cuda的支持，且编译的是libopencv_world，在一个比较充足资源的机器是能正常运行的：2. 环境 内存：32G 显存：16G或者8G
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算法通俗理解：膨胀算法使图像扩大一圈，给图像中的对象边界添加像素，其运算过程就是用3X3的结构元素，扫描二值图像的每一个像素，用结构元素与其
原创
2022-01-25 11:39:52
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Windows10下用Vscode配置OpenCV (解包即用版)维基百科： OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP
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2024-08-29 16:29:27
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OPenCV版本：4.4 IDE：VS2017功能描述通过一个特定的结构元素腐蚀一个图像。图像腐蚀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所覆盖元素的最小值替换B的中心位置值（即锚点处），完成整个腐蚀的过程。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：腐蚀算法使二值图像缩小一圈，删除对象边界
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2024-04-14 13:58:45
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图像的基本操作：访问像素值并修改它们 - 访问图像属性 - 设置感兴趣区域(ROI) - 分割和合并图像本节中的几乎所有操作都主要与Numpy相关，而不是与OpenCV相关。要使用OpenCV编写更好的优化代码，需要Numpy的丰富知识访问和修改像素值import numpy as np
import cv2 as cv
if __name__ == '__main__':
img =
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2024-04-30 21:06:12
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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侵蝕顧名思義就是消融物體的邊界，如果物體大於結構元素，侵蝕的結果是讓物體瘦一圈，而 這一圈的寬度是由結構元素大小決定的，如果物體小於結構元素，則侵蝕後物體會消失，如果
物體之間有小於結構元素的細小連通，侵蝕後會分裂成兩個物體 對於集合I和H，假設使用H對I進行侵蝕，操作上我們把H當作結構元素，H在整個影像平面上移動，當H的原點平移到物體上某位
原创
2022-01-25 11:40:35
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#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char** argv) { Mat img = imread("./test.png"); Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3)); //getStructuringElement()函
原创
2021-07-13 18:22:26
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图像腐蚀与膨胀概念：图片的腐蚀和膨胀是针对图片中白色部分（高亮部分）而言的，而不是黑色部分。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。而膨胀就是将图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。1、膨胀：核心解读：膨胀就是求局部最大值的操作。区域B与区域A卷积，即是计算区域B覆盖的区域的像素点最大值（即白色），并且将这个最大值赋值给参考
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2024-04-09 07:25:18
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OPENCV库是一个应用非常广泛的计算机视觉与机器学习库，而对矩阵的访问也是最常见.的操作。尽管OPENCV已经升级了N多次，最新版本是2.4.6，但对数据的访问一直还是延续OPENCV1.X中讲解的效率最高的访问方式，也即指针方式。今天偶来兴致，想测测自己频繁使用访问数组方式的各种效率，结果令人惊讶（本测试是在O
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2024-03-17 00:18:27
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# OpenCV中的膨胀操作
## 摘要
本文介绍了OpenCV库中的膨胀操作，以及如何使用Python编写膨胀操作的代码。首先，我们将了解膨胀操作的原理和应用领域。然后，我们将通过代码示例演示如何使用OpenCV库中的函数来实现膨胀操作。最后，我们将讨论一些常见问题和注意事项。
## 引言
膨胀操作是图像处理中常用的一种形态学操作。它广泛应用于图像增强、边缘检测、噪声去除等领域。膨胀操作
原创
2023-08-31 05:37:59
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# PyTorch图像膨胀的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在PyTorch中实现图像膨胀操作。首先，我们来了解一下整个实现的流程。
## 实现流程
为了更好地理解整个图片膨胀的过程，我将为你列出一份步骤表格。
```mermaid
journey
title 实现图像膨胀的步骤
section 步骤
1. 加载图像
原创
2023-11-14 13:22:23
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一、普通装饰器装饰器原理1： 执行outer函数，将@下面的函数名称，当做参数2： 将outer函数的返回值重新赋值给f11 def outer(func):
2 def inner():
3 return 'aa'
4 return inner
5
6 @outer
7 def f1():
8 return 'f1'
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10 a =
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2023-07-17 15:17:30
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一、引言在《OpenCV-Python图像处理：腐蚀和膨胀原理及erode、dilate函数介绍：/article/details/109441709》介绍了图像腐蚀和膨胀的基本原理，以及OpenCV-Python对应函数erode、dilate的语法以及简单应用。本节我们准备通过代码验证介绍一些关于OpenCV-Python对应函数erode、dilate一点比较细节和冷门的知识。本文是老猿关于
返回Opencv-Python教程形态学变换是基于图像形状的变换过程，通常用来处理二值图像，当然也可以用在灰度图上。OpenCV中的形态学变换同平滑处理一样也是基于一种“滑动窗口”的操作，不过在形态学变换中“滑动窗口”有一个更专业的名词：“结构元”，也可以像平滑处理那样称呼为kernel，结构元的形状有方形、十字形、椭圆形等，其形状决定了形态学变换的特点。形态学变换主要有腐蚀、膨胀、开
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2024-01-31 02:48:29
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