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...
原创
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
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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所谓的floodFill 漫水填充就是在一张图片中，和种子点像素相差在[-loDiff,+upDiff]的时候就用newVal来填充这个点。在OpenCV中，漫水填充算法由floodFill函数实现，其作用是用我们指定的颜色从种子点开始填充一个连接域。连通性由像素值的接近程度来衡量。OpenCV2.X有两个C++重写版本的floodFill。int floodFill(InputOutp
大纲一、漫水填充1. 基本原理2.重点参数介绍及代码第二个参数mask第五个参数rect第八个参数flag 一、漫水填充1. 基本原理漫水填充就是自动选择与所设“种子"相邻的区域，并将其替换成预设的颜色。可以用来标记或者分离图片中某一块相似区域，也可以用来从输入图像中获取掩码区域。2.重点参数介绍及代码OpenCV中漫水填充的函数原型为：int floodFill( InputOutputArr
图像拼接技术，现在有非常广泛的应用，如小型机器人的单目视觉的视野较为小，使机器人在应用时有一定的局限性，双目视觉能提供更广阔的视野，双目视觉中较为常用的是对左右两个摄像头获取的识图通过拼接来获取更广阔的视野，再如较为热门的VR，Youtube也极大地运用图像拼接的技术。 图像拼接主要分为几个主要的步骤： （1）图像的校正:由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性会引起的图象几何失真，由于成像系统本身的
2D 直方图 学习如何绘制 2D 直方图1、 介绍 在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图，之所以称为一维，是因为只考虑了图像的一个特征：灰度值,但是在 2D 直方图中我们就要考虑两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要考虑每个的颜色（Hue）和饱和度（Saturation）。根据这两个特征绘制 2D 直方图。OpenCV 的官方文档中包含一个创建彩色直方图的例子。本节就是要学习
Imread作为常用的图像读取函数，虽然简单，但是参数的选择非常重要，直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。0 函数原型(const String& filename,int flags = IMREAD_COLOR); 返回Mat对象； 
目标学习阅读视频，显示视频和保存视频。学会从摄像机中捕捉并显示出来。您将学习以下功能： cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter()从摄像机中获取视频通常情况下，我们必须用相机捕捉实时流。OpenCV提供了一个非常简单的接口。让我们从摄像机中获取一个视频(我正在使用我的笔记本电脑内置的网络摄像头)，将它转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的开始任
一、图像处理之平滑处理（cvsmooth）平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，用途很多，但最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。目前opencv可以提供5中不同的平滑操作方法，所有操作都有cvsmooth函数实现。 1 void cvSmooth( const CvArr* src,
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。其实在最早的OpenCV 1.0版本中，图像使用名为IplImage的C语言结构体进行存储的，所以在很多比较老的OpenCV版本教程中常会看到其身影。但是使用IplImage类型存在
>>>原始图像目录（1）自定义阈值（threshold）（2）自适应阈值（adaptiveThreshold）（3）大津法（OTSU） （4）示例代码：（1）自定义阈值（threshold）阈值处理是指剔除图像内像素值高于一定值或者低于一定值的像素点。（剔除：变成黑色或白色）（2）自适应阈值（adaptiveThreshold）有一种改进的阈值处理技术，其
图像的透视变换是指按照物体的成像投影规律进行变换。通过透视变换可以将图像投影到新的成像平面上。图像的透视变换通常用来解决相机的视线与物体所在平面不垂直的问题。 比如，下面这幅图中，如果相机的视线与正方形是垂直的，那么应该是下面这样的成像效果： 但我们相机的视线很多时候与要拍摄的物体平面不垂直，比如下面示意图中的相机与物体平面： 当相机的视线与要拍摄的物体平面不垂直时，就照成了下面这样： 我们可以利
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opencv基础入门总结（一）（一）opencv读取显示图片（二）基础色彩空间转换（三）图像对象的创建与赋值（四）图像像素的读写操作（五）图像像素的算术操作（六）键盘响应操作 （一）opencv读取显示图片这个吧，真的就算是opencv中的hello world了，基本上都知道是imread（）这个函数，但是这个函数中的参数，在不同情况下的使用，还是略有讲究的，需要大家在学习的时候有所注意。 如
