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的锚点位置对
目标 • 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 原理 形态学操作是根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对二值化图像进行的操作。需要输入两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的。两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体构成了
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2024-02-25 04:59:36
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#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>//opencv highgui模块头文件#include<opencv2/imgproc.hpp>//opencv 图像处理头文件using namespace cv;int main(){ Mat img = imread("test.jpg"); //显示原始图像 imshow("pic", img); //进行
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2021-07-14 11:22:49
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腐蚀——基本的形态学运算之一。用图像中的暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分。
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2022-09-08 11:21:04
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【OpenCV】高手勿入! 半小时学会基本操作 10 概述腐蚀膨胀开运算闭运算 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持
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2022-06-14 11:14:18
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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
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2024-02-23 23:28:28
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一、理论与概念讲解——从现象到本质1.1 形态学概述形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学，往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：
每次在给学生讲Excel高级筛选时，总是有一种无力感，最少一半人要给讲两遍才能明白什么是高级筛选、高级怎么做。索性在此将高级筛选写成博文一篇，权当再做一次总结。这里以Excel2010的操作为例。Excel的筛选可分为普通筛选与高级筛选。筛选很好理解，就是根据条件将一个表中的数据过滤一遍，留下符合条件的行。例如，有下面一张表：现在要筛选出部门是“事业部”而且“基本工资”大于等于5000的行出来。操
原创
2017-08-09 18:44:04
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腐蚀与膨胀 腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最基本的操作，之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算。腐蚀和 膨胀的应用广泛，而且效果也很好。 我们先来谈谈腐蚀与膨胀的原理： 对于二值图像： 从图像处理角度看，二值图像的腐蚀和膨胀就是将一个小型二值图（结构元素，一般为3*3大小）在一个大的二值图上逐点移动并进行比较，根据比较的结果作出相应处理而已。 膨胀算法：用3X3的结构元素，扫
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2024-03-01 14:10:34
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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
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2023-12-04 11:14:06
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目录形态学操作形态学操作的分类kernel生成API膨胀原理API代码效果腐蚀原理API代码效果 形态学操作 形态学操作本身是图像处理要研究的内容，而计算机视觉要实现相关功能，也要实现图像的处理。在图像处理技术中，有一些的操作会对图像的形态发生改变，这些操作一般称之为形态学操作。 讲的再专业一些：图像形态学操作是基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学。形态学
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2024-03-17 11:07:45
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图像处理中的形态学主要指数学形态学：是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科。形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作，基本运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学滤波、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学滤波等。腐蚀和膨胀–erode函数和dilate函数主要功能：
* 消除噪声
* 分割出独立
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2024-04-23 07:58:48
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形态变换是一些基于图像形状的简单操作。通常在二进制图像上执行。它需要两个输入，一个是我们的原始图像，第二个是决定操作性质的结构元素或内核。两种基本的形态学算子是侵蚀和膨胀。然后，它的变体形式（如“打开”，“关闭”，“渐变”等）也开始起作用
二值形态学
一、腐蚀 对图像的边缘进行侵蚀,原始图像中的一个像素(无论是1还是0)只有当内核下的所有像素都是1时才被认为是1，否则它就会被侵蚀
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2024-03-20 15:05:19
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想必大家平时都用 Git 管理代码，通过女朋友误删代码这事，我发现大家平时都或多或少有因为 Git 用得不熟耽误时间的
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2024-08-01 15:52:49
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JEECG Online Coding 开发操作图解一、 单表智能表单1. 创建数据表单（界面如下图）创建单表时要有id主键 设置不允许空值、不显示、不查询并且主键只有id数据表单类型为单表2. 录入表单信息后，保存表单，同步到数据库同步数据库3. 进入数据列表进行表单维
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2021-07-27 14:05:23
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二值图像的腐蚀和膨胀图像数字处理中应用相当广泛，代码处理也很简单，只不过一些资料在介绍腐蚀和膨胀原理时，用一些形态学、集合上的概念和术语，搞得也有些”高深莫测“了。 从图像处理角度看，二值图像的腐蚀和膨胀就是将一个小型二值图（结构元素，一般为3*3大小）在一个大的二值图上逐点移动并进行比较，根据比较的结果作出相应处理而已。
图像的腐蚀过程与图像的卷积操作类似，都需要模板矩阵来控制运算的结果，在图像的腐蚀和膨胀中这个模板矩阵被称为结构元素。与图像卷积相同，结构元素可以任意指定图像的中心点，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，如果此时结构元素内所有的元素所覆盖的图像像素值均不为0，则保留结构元素中心点对应的图像像素，否则将删除结构元素中心
Python OpenCV实例：图像腐蚀(数学公式基本实现)Python OpenCV实例：图像腐蚀(数学公式基本实现)#coding:utf-8'''二值图像的腐蚀运算定义：g(x,y) = erode[f(x,y),B] = AND[Bf(x,y)]其中，g(x,y)为腐蚀后的二值图像，f(x,y)为原始二值图像B为结构元素，Bf(x,y)定义为Bf(x,y) = {f(x - bx,y-by
上级目录表示方法： …/#include <vector>
#include <stdio.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat Img = imread("../picture/pic.jpg");
imshow
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2023-05-28 00:44:30
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形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是"变瘦"，膨胀就是"变胖"，看下图就明白了：形态学操作一般作用于二值化图（也可直接作用于原图），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！腐蚀腐蚀的效果是把图片"变瘦"，其原理是在原图的小区域内取局部最小值。因为是二值化图，只有0和255，所以小区域内有一个是0该像素点就为0：这样原图中边缘地方就会变成0，达到了瘦身目的&n
