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
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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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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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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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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1.参考资料 https://www.codeproject.com/Articles/99457/Edge-Based-Template-Matching用opencv编写的形状匹配算法，但不具旋转和缩放功能。著名机器视觉软件Halcon 的开发人员出版的一本书2.Machine Vision Algorithms and Applications [Carsten Steger, M
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2024-01-05 14:12:02
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本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.htmlComputer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition 该
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2024-04-24 14:44:18
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【OpenCV（C++）】图像变换：边缘检测边缘检测的步骤Canny算子Sobel算子Laplacian算子scharr滤波器 边缘检测的步骤滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。增强 增强边缘的基础是确定图像各点邻域的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。检测 经过增强的
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2024-04-05 07:57:04
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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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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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边缘检测的一般步骤：第一步 滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，导数对滤波很敏感，所以一个好的滤波器很有必要第二步 增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值，增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来在编程过程中可以通过计算梯度幅值来确定第三步 检测：增强后许多点梯度值贼高，但是在特定的应用中，这些点往往不是要找的边缘点，所以要检测，常用的方法是阈值化方
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2024-04-29 12:11:38
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文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1 Sobel算子2.2 canny三、opencv实现3.1 Sobel算子3.2 Canny算法 一、什么是边缘检测&如何边缘检测 边缘是图像强度函数快速变化的地方
如何检测边缘：
建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。二、算法理论简介2.1 Sobel算子中心点 f(x, y) 是
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2024-04-01 21:56:29
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1.Sobel算子 &n
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2024-03-29 13:31:43
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OpenCV 学习（利用滤波器进行边缘提取）通过低通滤波器，我们可以将图像平滑，相反的，利用高通滤波器可以提取出图像的边缘。Sobel 滤波器Sobel 滤波器是一种有方向性的滤波器，可以作用在 X 方向或 Y 方向。 关于这种滤波器的理论介绍可以参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator函数原型如下：void Sobel( InputArra
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2024-01-28 00:30:46
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在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的
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2024-05-21 16:08:39
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首先讲一下我对边缘检测原理的理解。一共分4步进行理解图像数据检测数据形成数据展示数据图像数据
想要处理图像，首先要了解图像在内存中是如何存储的。图像是以矩阵的形式进行存储，类似一个表格，图像大小代表了表格的几行几列，每一个格子为一个像素点，像素点代表了这一个点的颜色。像素点有多种类型，单通道（灰色），3通道（RGB）等，不同的类型所占据的字节数也可能是不一致的。
检测数据
此文的所
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2024-04-01 15:16:26
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