需要的库和自定义函数import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, mat):
cv2.imshow(name, mat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 图像形态学操作最基本的两个处理：腐蚀和膨胀一、腐蚀
ApproxChains用多边形曲线逼近 Freeman 链 CvSeq* cvApproxChains( CvSeq* src_seq, CvMemStorage* storage,
int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,
double parameter=0, int mi
腐蚀和膨胀是图像形态学中的两种核心操作，通过这两种操作可以清除或强化图像中的细节。合理使用腐蚀和膨胀，还可以实现图像开运算、闭运算、梯度运算、顶帽运算和黑帽运算等极具特点的操作腐蚀腐蚀操作可以让图像沿着自己的边界向内收缩，OpenCV通过核来实现收缩计算，核的英文名为kernel，在形态学中可以理解为由N个像素组成的像素块，像素块包含一个核心。像素块在图像的边缘移动，在移动过程中，核会将图像边缘那
原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像中的细节信息也主要集中在其高频部分,因此,如何去掉高频干扰同时又保持细节信息是关键。为了去除噪声,有必要对图像进行平滑,可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类。在空域法中,图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波。对于均值滤波,它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动,将窗口中心点对应的图
参考文献：《OpenCV轻松入门》均值滤波用当前像素点周围N*N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。函数语法dst = cv2.blur(src, ksize, anchor, borderType)ksize：滤波核的大小,anchor：锚点，使用默认值即可borderType：边界样式，该值决定了以何种方式处理边界，使用默认值即可
OpenCV（二）之阈值与平滑处理Image smoothing系列Image smoothing-阈值操作Image smoothing-图像平滑滤波操作-均值滤波滤波操作-方框滤波滤波操作-高斯滤波滤波操作-高斯内核-getGaussianKernel()滤波操作-中值滤波滤波操作-几种滤波的效果对比补充点，及细节知识 Image smoothing系列在这一节中，我分析了关于openCV中
inpaint图像修复利用inpaint函数进行图像修复。函数原型：CV_EXPORTS_W void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask,
OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );InputArray src 表示要修复的
图像处理 ：（大纲）三种线性滤波 ：方框滤波，均值滤波，高斯滤波两种非线性滤波：中值滤波，双边滤波 七种图像处理形态学：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽漫水填充 图像缩放图像金字塔阀值化 滤波中概念 ：平滑处理：也称模糊处理，是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。（在涉及到降低图像分辨率时，平滑处理是好方法）图像滤波：指在尽量保留图像细节特征的条件
图像腐蚀：图像腐蚀的作用就是去掉毛刺，一般用于二值图像。假设我们现在有一张二值图像：我们现在对上图进行腐蚀操作，去除文字周围的毛边。 在OpenCV中用于图像腐蚀的方法是cv2.erode(输入图像，卷积核，迭代次数）import cv2
import numpy as np
#读取图像
img = cv2.imread('Hello.png')
#写一个展示图像的方法
OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV，做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波（模糊）3.高斯滤波（高斯模糊）4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx（）函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处
例一：毛刺在往外凸的面上策略1：分割出黑色部分，然后通过开运算去掉毛刺，再通过原黑色部分区域减去开运算之后的区域，得到毛刺部分的区域。 1 read_image (Tu, 'C:/Users/xiahui/Desktop/tu.jpg')
2 binary_threshold (Tu, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold
文章目录腐蚀操作膨胀操作开运算与闭运算梯度运算礼帽与黑帽总结 腐蚀操作我们先读入一张图，然后观察一下图片有哪些不完美的地方：import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inline
img = cv2.imread('cauch
1、什么是膨胀与腐蚀膨胀与腐蚀属于形态学范围，具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。它们的用途就是用来处理图形问题上。总结性的来说： + 膨胀用来处理缺陷问题； + 腐蚀用来处理毛刺问题。膨胀就是把缺陷给填补了，腐蚀就是把毛刺给腐蚀掉了。这里其实说的并不严谨，也是为了大家理解方便。下面我们就用实例来进行演示。2、形态学处理——膨胀我们先引入一张图片进行分析。 程序
前言基于opencv的c++接口，实现常用的图像滤波方法，包括了均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波、高通滤波以及低通滤波。相关的opencv接口解析CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,
Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),
使用图像结构中所定义的高层处理方法（图形和视觉范畴）来完成特定任务平滑处理 cvSmooth处理后图像与输入图像的大小相同（不用考虑边缘）中值滤波 CV_MEDIAN 不支持 in place 操作 ， 高斯滤波 CV_GAUSSIAN 支持 in place 操作（可以设置高斯核不对称，双边滤波——高斯平滑，水彩画处理，可用于图像分割）图像形态学膨胀 —— 把
在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像。 《OpenCV轻松入门：面向Python》学习笔记(五）1. 均值滤波2. 方框滤波3. 高斯滤波4. 中值滤波5. 双边滤波6. 2D卷积 1. 均值滤波均值滤波是指用当前像素点周围N·N个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点，即可完成整幅图像的均值滤波。
四、 图像去噪1、 图像的卷积内核图像的空域处理一般利用卷积实现，图像二维卷积方式如下： 选定一种卷积模板，下图是典型的矩形模板和十字形模板， 然后遍历整幅图像，假设图像在i、j处的灰度值为I_ij，那么按矩形模板卷积后的值为 即根据模板的系数对原灰度值进行操作，根据模板的形状和参数的不同而获得不同的结果。这种模板也称为图像的卷积核（kernel）。模板大小一般为奇数如33、55、7*7等，对于图
参考：常用的几种滤波函数：线性滤波:1.方框滤波：模糊图像CV_EXPORTS_W void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,
Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1),
