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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#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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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...
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2021-07-14 16:21:20
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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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# 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 |
| --- | --
# 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
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2017-06-21 15:43:00
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// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cx
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2016-02-24 11:29:00
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// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cx
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2016-02-24 11:28:00
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// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cx
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2016-02-24 11:27:00
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准备：环境包括：win10，opencv4.6.0，JetBrains Rider 2022.2.41. 从官网上链接到SourceForge下载，本次选择的是4.6.0的版本，希望可以在看到开源的sift算法。下载后解压缩，本人是放到C:\Program Files\opencv2. 打开
本篇讲解图像的离散傅里叶变换DFT。通过DFT我们可以获取图像的频域信息，根据频谱能够获取图像的几何结构特性。本节利用OpenCV提供的一系列函数实现DFT，并显示了结果。最后，介绍了DFT在旋转文本矫正中的作用。用到了下面六个函数。copyMakeBorder() , merge() , dft() , getOptimalDFTSize() , log() 和 normalize
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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原理可以参看：白马负金羁的《导向滤波(Guided Filter)的解析与实现》 ，写得很清晰透彻我实现的效果如下原图（894*1080，由于笔记本屏幕不够大，截图有截断）单通道的导向滤波1.CPU 版的 Guided Filter 和 Fast Guided Filter （缩放倍数为 2，何凯明大神加了一个 resize 就成了新算法，大神就是大神！） 的耗时（循环 ...
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2021-12-16 11:29:14
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转载自：pplong的博客前面介绍了双边滤波器（bilateral filter,LBF），然而BF的权值是不稳定的，因此在边缘附近会出现一些翻转。此外BF计算复杂度是O(r^2)；为了改善BF权值的稳定性，引入了联合双边滤波器（joint bilateral filter ,LBF)。两者之间的差别就是JBF用了一个导向图作为值域权重的计算依据。下面我们通过数学公式展示二者的不同：先看B
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2021-12-22 10:50:41
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1、模板匹配 模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一。Come On, Boy.我们一起来看看模板匹配到底是怎么回事。 参考链接：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgp...
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2016-04-06 14:42:00
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#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include<iostream>#include<cmath>#include"opencv2/opencv.hpp"using namespace std;using namespa
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2021-12-14 15:48:54
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MATLAB Filter Designer实际应用有时候数据看起来很凌乱没有章法，需要滤波，可以在时域也可以在频域，这里介绍一种比较实用的利用MATLAB进行带通滤波（频域）的方法，主要是利用MATLAB工具箱中的信号处理工具箱。1.找到MATLAB中的Filter Designer 工具箱 2.进入下图 最左边一栏 可以选择低通滤波，高通滤波，带通滤波等滤波方法 这里选择第三个 带通滤波（从频
原理可以参看：白马负金羁的《导向滤波(Guided Filter)的解析与实现》 ，写得很清晰透彻我实现的效果如下原图（894*1080，由于笔记本屏幕不够大，截图有截断）单通道的导向滤波1.CPU 版的 Guided Filter 和 Fast Guided Filter （缩放倍数为 2，何凯明大神加了一个 resize 就成了新算法，大神就是大神！） 的耗时（循环 ...
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2022-01-17 10:12:41
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