目录前言:本篇学习内容:1.形态学滤波1.1 膨胀,腐蚀1.2 开运算,闭运算,形态学梯度,顶帽,黑帽2.源码分析参考文献: 前言:笔者目前在校本科大二,有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究,准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容,故记录学习笔记,同时,由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识,会尽量根据自己的理解,指出OpenCV的应用,并在加上自己理解的前提下进行叙述。 若有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            阈值分割的结果经常包含一些干扰,形态学能够用来调整分割区域的形状以获得比较理想的结果。 常用的形态学处理包括:腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽运算、地帽运算,其中腐蚀和膨胀是最基础的方法。 文章目录腐蚀API膨胀开运算和闭运算API顶帽底帽形态学梯度 腐蚀取每一个位置的矩形领域内值的最小值作为该位置的输出灰度值,领域可以是椭圆形、十字交叉形等。腐蚀后输出图像的总体亮度的平均值比起原图会有所降低。针            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            形态学处理 形态学处理之前需要将图像进行二值化处理, 然后我们需要设定一个卷积核, 最后将像素上每个点都完成卷            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            【OpenCV(C++)】图像处理:形态学滤波形态学(morphology)膨胀与腐蚀膨胀腐蚀其它形态学滤波开运算(Opening Operation)闭运算(Closing Operation)形态学梯度(Morphological Gradient)顶帽(Top Hat)黑帽(Black Hat)element 形态学(morphology)图像处理中的形态学指的是数学形态学(Mathmat            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原理形态学处理又称为形态学变换(Morphological Transformations),是图像处理中一种基于形状的简单变换。它的处理对象通常是二值化图像,也即只有黑白两种颜色。通常,形态学变换有两个输入:原二值图像,卷积核;一个输出:变换后的图像。 膨胀与腐蚀是最基本的两种形态学变换方法,而除此之外的形态学处理的常规操作(开运算、闭运算、梯度运算、礼帽运算以及黑帽运算等)则是这两种方法的组合            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们在前两次教程中概述了OpenCV对于图像的滤波,通常对于一个实战项目而言,滤波之后的下一步操作就是图像的形态学处理了,从本次教程开始,我们正式步入了OpenCV图像形态学处理的部分。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。数学形态学是一门建立在格论和拓扑学基            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在本文中,我将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现形态学开操作以提取图像边界的过程。我将阐述环境准备、核心操作流程、配置详解、性能验证、优化技巧和排错指南,每个部分都包含相应的代码块和图示。
## 环境准备
在开始之前,我们需要准备好软件和硬件环境,以确保能够顺利地运行 Python 代码及 OpenCV 库。
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows            
                
         
            
            
            
            main.cpp #include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char **argv) { Mat src, open_dst            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            均值滤波是方框滤波归一化后的特例膨胀和腐蚀都是针胀图与腐蚀图之差顶帽运算黑帽运算...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.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,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ## Python OpenCV 形态学操作入门指南
在图像处理领域,形态学操作是图像分析中的常用工具,主要用于图像的结构和形状分析。使用Python和OpenCV库,我们可以轻松实现这些操作。本文将指导你如何在Python中使用OpenCV进行形态学处理。
### 1. 流程步骤概述
我们将通过以下流程来实现形态学操作:
| 步骤 | 操作                |
|-----            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-25 04:42:14
                            
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            ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。???本文目录如下:???目录?1 概述?2 运行结果?3 Matlab代码实现?4 参考文献?1 概述 
 在图像处理中,边缘(
  edge
  )不仅仅是指表示物体边界的线,还应包括能够描绘图像  
 特征的线要素,利用所提取的边缘点可以分割出特定的物体,因此边缘检测是一种重要的图  
 像分割方法,可作为复杂的图像识别、图像理解的预处理环节。常见的            
                
         
            
            
            
            一、图像的形态学操作(Morphological Image Processing)       形态学一般指生物学中研究动物和植物结构的一个分支。用数学形态学(也称图像代数)表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。形态学图像处理的数学基础和所用语言是集合论。形态学            
                
         
            
            
            
            「导语」: 安装 Opencv并运行示例是一件很有趣的事情,但若能亲自动手实践将会让人觉得更加有趣。本章将介绍 Opencv的I/O功能,也会讨论项目的概念,并会接触一些面向对象 的项目设计思想,后续章节会重点介绍这些内容。 下面从查看I/O功能和设计模式开始来构建项目,这个过程就像做三明治一样:自外向里进行,即在填充(这就像设计算法)之前要准备好面包片,然后才开始制作。选择这种方式是因为计算机视            
                
         
            
            
            
            1、  安装:OpenCV:opencv 3.0Qt版本:qt-opensource-windows-x86-msvc2010_opengl-5.3.2.exe(坑1)注意Qt版本:msvc和MinGW版本的区别。msvc使用的是vs的编译器,这个版本主要用于PC开发;MinGW版本使用MinGW编译器,主要用于跨平台开发。两个版本的Qt配置方式完全不同。因此在网上搜配置方法时候,要加上            
                
         
            
            
            
            形态学的基本运算包括: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、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰度腐蚀和膨胀等1. 腐蚀、膨胀形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作,本文中的膨胀是对图像的高亮部分进行膨胀,腐蚀是对原图中的高亮部分被腐蚀。从数学角度来讲,这两种操作就是将图像与核进行卷积。膨胀就是求局部最大值操作,将图像与核卷积,即计算核覆盖区域的像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-09-12 17:05:05
                            
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             一、形态学概述数学形态学(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: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、形态学梯度、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、灰值形态学梯度等。最基本的形态学操作有二种,他们是:膨胀与腐蚀(D            
                
         
            
            
            
            在我做的项目中,应用到一些形态学的运算。在这里记录下来,大家相互学习和提升。下图的左侧是红外相机采集到的视频录像,有一条船进入港口,右侧是通过运动检测,检测出来的船舶的运动块,大家可以看到,左侧的检测结果会有一些噪声(白点),船体有点分离。下面,就是我对上述右侧的图像进行一系列的形态学运算:下列图框左上角处表明框图的意思:src:  操作原图gray:操作原图的灰度图erode:对gra            
                
         
            
            
            
            形态学操作 形态学,即数学形态学(Mathematical Morphology),是图像处理过程中一个非常重要的研究方向。 形态学主要从图像内提取分量信息,该分量信息通常对于表达和描绘图像的形状            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-05-23 20:47:42
                            
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            OpenCV提供了通用的形态学函数cvMorphologyEx,该            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-08-15 12:13:48
                            
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