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算法通俗理解：膨胀算法使图像扩大一圈，给图像中的对象边界添加像素，其运算过程就是用3X3的结构元素，扫描二值图像的每一个像素，用结构元素与其
原创
2022-01-25 11:39:52
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#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(int argc, char** argv) { Mat img = imread("./test.png"); Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3)); //getStructuringElement()函
原创
2021-07-13 18:22:26
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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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# OpenCV中的膨胀操作
## 摘要
本文介绍了OpenCV库中的膨胀操作，以及如何使用Python编写膨胀操作的代码。首先，我们将了解膨胀操作的原理和应用领域。然后，我们将通过代码示例演示如何使用OpenCV库中的函数来实现膨胀操作。最后，我们将讨论一些常见问题和注意事项。
## 引言
膨胀操作是图像处理中常用的一种形态学操作。它广泛应用于图像增强、边缘检测、噪声去除等领域。膨胀操作
原创
2023-08-31 05:37:59
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# 实现PyTorch中的dilate和erode操作
## 简介
在PyTorch中实现图像处理操作的一种常见需求是图像的膨胀（dilate）和腐蚀（erode）操作。这是一种常用于图像增强、降噪和边缘检测等任务的技术。本篇文章将介绍如何使用PyTorch实现这两种操作。
## 操作流程
下面的表格展示了实现dilate和erode操作的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
# PyTorch图像膨胀的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在PyTorch中实现图像膨胀操作。首先，我们来了解一下整个实现的流程。
## 实现流程
为了更好地理解整个图片膨胀的过程，我将为你列出一份步骤表格。
```mermaid
journey
title 实现图像膨胀的步骤
section 步骤
1. 加载图像
上期我们一起学习了OpenCV中很重要的几个辅助对象，机器视觉算法(第7期)----OpenCV中很重要的辅助对象今天我们主要学习一下OpenCV中几个让人事半功倍的工具函数。除了前面我们学习的原始数据类型之外，OpenCV库还提供了一些专用功能，可用于更有效地处理计算机视觉应用中普遍出现的数学和其他问题。在库的环境中，被称为工具函数。工具函数包含数学操作，测试，错误生成，内存与线程处理，优化及其
常用的五个函数(I/O)编辑
1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename,
【1】inRange()函数 OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。函数原型（C++）：&
1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename, int iscolor);
其中，filename 是待载入图像的名称，包括图像的
OpenCV中的findContours函数是用来检测物体的轮廓函数原型：CV_EXPORTS_W void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
在图像处理时，我们接触到的彩色以RGB居多，为了分析图像在某一通道上的特性，需要将图像的颜色通道进行分离，或者是在对某一颜色通道处理后重新进行融合。opencv提供了split()函数来进行颜色通道的分离，提供了merge()函数来进行颜色通道的融合。1.split()函数此函数的作用是将一个图像通道进行分离。split()函数定义：void split(const Mat& m, vec
函数 cv.findContourscontours, hierarchy = cv.findContours( image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]] )参数1：源图像参数2：轮廓的检索方式，这篇文章主要讲解这个参数参数3：一般用 cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE，就表示用尽可能少的像素点表示轮廓contours：
按字母排序，整理自己用到的OpenCV的函数，持续更新。A:CvArr*:仅作为函数定义的参数使用，表示函数可以接受不同类型的矩阵作为参数，例如：IplImage*，CvMat*，CvSeq*（矩阵的类型通过矩阵头的前4个字节信息来确定），但是不能接受Mat类型矩阵，提供一种由cv::Mat 到const cvArr*的转换方法：<span style="font-size:12px;"&g
resizeresize函数是openCV中用于下采样改变图像尺寸的函数。调用方式如下：void cv::resize ( InputArray src,
OutputArray dst,
Size dsize,
double fx = 0,
double fy = 0,
int interpolation = INTER_LINEAR
)src：输入，原图像，即待改变大小的图像；dst：输出，改
本文所用的MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (
分配图像空间:IplImage* cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels);
size: cvSize(width,height);
depth: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U,
IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPT
文章目录一、前言二、图片处理示例三、视频处理示例1.虚拟机获取摄像头权限2.播放视频3.录制视频四、参考资料 一、前言在Ubuntu下安装OpenCV，非常的麻烦，可以参考ubuntu安装opencv的正确方法，而 OpenCV 的使用很有意思，可以应用在许多领域，比如人脸识别、摄像监控等等。本文以距离图片处理和视频处理的示例来展现一下Opencv在ubuntu上的使用。二、图片处理示例首先创建
其实opencv 里面很多函数都是会带有一个mask我在这里就抛砖引玉，详细分析一个常用函数cvcopy里面的maskcvCopy 这个函数很熟洗哈，用得很多吧哈哈……
Copies one array to another.
//复制一个数组到另外一个数组
void cvCopy(const CvArr* src, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL
