形态学操作一般作用于二值化图，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分进行操作的！膨胀膨胀就是求局部最大值的操作。 解释：这里面的局部指的是核的大小，例如核大小是3*3的，则二值化的图像在核的范围内取最大值。B 通常称为内核，内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。A 假设为 10x10 像素的二值图中1区域。进行膨胀操作时，将内核 B 划过图像,将内核
转载
2024-06-05 13:52:23
70阅读
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
转载
2024-04-01 15:16:26
31阅读
本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果，设置个阈值，大于阈值输出为1，小于阈值输出为0，最后输出就是一幅二值图像了。腐
转载
2024-04-22 08:59:35
479阅读
形态学操作预备知识（卷积）膨胀和腐蚀的应用范围膨胀 dilate ()腐蚀 erode ()开运算 (Opening)闭运算(Closing)形态梯度(Morphological Gradient)顶帽(Top Hat)黑帽(Black Hat)示例（提取表格） 预备知识（卷积） 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×
转载
2023-11-30 17:04:03
120阅读
图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
转载
2023-08-21 11:11:18
138阅读
腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作，比如下面的一副16*16的灰度图。它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为： 我们定义一个5*5的结构元素，该结构元素用5*5的矩阵表示，其中为1的单元，表示该单元在结构元素中有效，另外还定义一个锚点，坐标为(2,2)，在单元格中用蓝色表示。腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素
转载
2023-11-14 10:21:28
9阅读
形态学-梯度运算：图形学中的梯度概念实际上表示的是像素值变化迅速的地方，而图像中的边界恰恰是像素值变化迅速的地方。因此梯度运算就是求出图像中的边界。因为对图像进行膨胀操作会使得边界处的白色区域增多，对图像进行腐蚀操作会使得边界处的白色区域减少，因此使用膨胀后的图片减去腐蚀后的图片，就会得到图像的白色边界。 cv::Mat image = cv::imread("/home/cenm
转载
2023-11-30 15:47:48
38阅读
图像形态学即数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格伦和拓扑学基础上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论；常见图像形态学运算：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、骨架抽取、极线腐蚀、击中击不中变换、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、形态学梯度等；最基本的形态学操作是：膨胀(dilation)和腐蚀（erosion）膨胀和腐蚀的主要用途：消除噪声；分割出独立
形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种，他们是：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：消除噪声分割(isolate)出独立的图像元素，在图像中连接(join)相邻的元素。寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域求出图像的梯度腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）
转载
2023-11-25 07:21:05
30阅读
OPenCV版本：4.4IDE：VS2017功能描述简述：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。看成是图像中的物体话会理解反。算法通俗理解：膨胀算法使图像扩大一圈，给图像中的对
转载
2024-02-11 11:57:27
82阅读
文章目录1.原理1.1膨胀1.2腐蚀2.相应的代码2.1腐蚀操作2.2膨胀操作3.彩色图像的膨胀与腐蚀完整代码 1.原理腐蚀与膨胀是最基本的两个形态学操作，它们的作用有： 1.消除噪声； 2.分割独立的图像元素，以及连接相邻的元素； 3.寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域。1.1膨胀膨胀将图像A与任意形状的内核B（通常为正方形或圆形）进行卷积，内核B有一个可定义的锚点，通常定义为内核中心点
转载
2024-02-23 23:28:28
428阅读
文章目录前言一、图像的膨胀1.1 膨胀原理1.2 膨胀实现1.3 结果展示二、开闭运算2.1 开运算实现与结果2.2 闭运算实现与结果三、梯度运算3.1 梯度介绍3.2 梯度实现3.3 结果展示总结 前言在系列2中已经分享了图像的叠加、填充和腐蚀，接下来将继续分享图像的膨胀、开闭运算和梯度运算。一、图像的膨胀1.1 膨胀原理与图像的腐蚀操作相反，膨胀的原理实质为“或”运算，即通过定义卷积核与图像
转载
2024-03-31 23:07:28
104阅读
形态学是基于形状的一系列图像处理操作，基本运算包括：腐蚀、膨胀、开、闭等。基本原理膨胀：就是利用一个核（叫做结构元素）与图像进行卷积。随着核的移动，每次都取核覆盖区域的最大像素值，因此最终完成的效果是将高亮区域扩大。腐蚀：也是卷积操作。随着核的移动，每次都取核覆盖区域的最小像素值，因此最终完成的效果是将高亮区域缩小。形态学可应用于二值图、灰度图，甚至彩色图详细的腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收
转载
2023-12-04 11:14:06
102阅读
图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“领域扩张”，将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大；腐蚀类似于“领域被蚕食”，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。1.图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下：该公式表示用B来对图像A进行膨胀处
转载
2023-11-24 16:26:13
634阅读
前言 膨胀就是对图中的每个像素取其核范围内最大的那个值，腐蚀就相反。这两个操作常用来突出显示图的某个高亮部分或者昏暗部分以及去噪。本文展示两个分别对图像进行膨胀和腐蚀的例子。膨胀和腐蚀函数 cvErode() 和 cvDilate() 函数原型：1 // 膨胀函数
2 void cvcvDilate (
3 IplImage *src, //
转载
2024-05-02 23:04:38
157阅读
Mat dilateimg; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(canny, dilateimg, element); erode(dilateimg, dilateimg,element); im
原创
2022-05-29 01:17:54
170阅读
文章目录前言一、固定阈值化 —— threshold二、自适应阈值化 —— adaptiveThreshold三、LUT查找表 前言图像阈值化在许多计算机视觉和图像处理任务中都是一个重要的预处理步骤。在边缘检测过程中，通过将图像转换为二值图像，可以突出图像中的边缘信息。通过选择适当的阈值，可以使边缘更加明显，以便于进一步的分析和提取。在文字识别任务中，图像阈值化可以用于将文本与背景分离。通过将图
目录前言正文腐蚀膨胀开运算闭运算形态学梯度礼帽闭帽code参考 前言学习不同的形态学操作，例如腐蚀，膨胀，开运算，闭运算等 我们要学习的函数有：cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx() 等正文腐蚀就像土壤侵蚀一样，这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉（但是前景仍然 是白色）。这是怎么做到的呢？卷积核沿着图像滑动，如果与卷积核对应的原图 像的所有像素值都是
腐蚀与膨胀(Eroding and Dilating) 目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV提供的两种最基本的形态学操作,腐蚀与膨胀( Erosion 与 Dilation):
erodedilate 原理 Note以下内容于Bradski和Kaehler的大作： Learning OpenCV . 形态学操作简单来讲，形态学操作就是基于形
膨胀假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，用B覆盖区域下A的最大像素值用来替换覆盖区域的每一个像素，其中B作为结构体可以是任意形状。B不再单纯是矩形结构MORPH_RECT，也可以是椭圆形结构MORPH_ELLIPSE、十字交叉形结构MORPH_CROSS等，其中红色是参考点，也称为锚点（anchor point）。 取每个位置领域内最大值，所以膨胀后输出图像的总体亮度的平
