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
【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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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
1.腐蚀操作 增强图像的暗部（图像矩阵中数值更小的部分），滤波得到的新像素点为滤波器内最小的值，也就是用最暗的点代替滤波器内的锚点 erode(src,dst,kernel,Point,epoch_num) 参数分别为：输入图像，输出图像，滤波器，锚点（一般为Point（-1，-1）），迭代次数（默
原创
2021-05-25 22:13:44
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python的版本问题与opencv的版本问题可能是初学python图像处理时最令人头痛的问题，社区里或者是git上、书本上可以找到的demo有python2写的，也有python3写的，不过相对来说python的版本差异不太影响理解代码，无非是名字换一换、语法变一变。最头大的是opencv的版本，opencv2与opencv3的差异不小，很多函数都有变动，如果是opencv2和3的版本问题，那跑
预备知识结构元（SE）1、结构元的中心一般来说是放在其重心位置处，但原则上原点的选择是依赖于你要解决的问题的。2、对图像操作历之后B中心的点的...
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2022-06-27 22:18:11
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一 基础知识 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. 其中膨胀类似与 '领域扩张' ,将图像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 '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. 二 图像膨胀 膨胀
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, //
OpenCV形态学操作一、图像腐蚀 膨胀 细化的基本原理1．图像细化
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2022-06-05 00:15:48
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文章目录前导知识定义膨胀腐蚀API结构元形状构造函数膨胀腐蚀案例膨胀腐蚀前导知识图像形态学操作：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有四个基本操作：腐蚀、膨胀、开、闭膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段定义膨胀跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素，其中B作为结构体可以是任意形状。这种操作会造成图像中像素值高的区域变大，而像素值小的区域变小。（亮区变
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2021-11-11 16:28:34
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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
一、形态学操作(morphology operators)基
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2021-07-17 10:06:12
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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（phology）。
原创
2021-07-09 16:46:37
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闭运算：对区域先进行膨胀操作，然后对膨胀的结果再进行膨胀操作，称为闭运算闭运算特点：具有与膨胀相似的特点，但是能够防止区域膨胀过度，能够很好的保持区域的形状。 效果：能填补缝隙 closing_circle区域圆闭运算 在HDevelop中 dev_update_off() read_image (
原创
2022-03-10 14:17:34
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一、膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀（Dilating and Eroding）是基本的形态学操作。在OpenCV中定义了erode和dilate函数完成相应的功能。膨胀和腐蚀主要作用有三：去除噪声；将分离的部分邻近连接起来；将密布的像素形成一块整体。膨胀操作也类似于线性滤波，不过使用的是最大值滤波器，以kernel范围内的最大值代替中心点。相反地，腐蚀操作使用的是最小值滤波器。 下面来看看在Ope
腐蚀：cvErode锚点：用于判断的中心点关心点：为0不关心，为1关心腐蚀的时候锚点对准图像的像素，这个像素的值取锚点和关心点中的最小值，注意都是和原图像对比，前面因腐蚀变化的点不影响后面腐蚀的点膨胀：cvDilate和腐蚀相反，取锚点和关心点中的最大值程序：代码:#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgu
原创
2014-08-14 17:02:58
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腐蚀膨胀 (Erosion and Dilation) 是图像处理中常用的两种形态学操作，用于增强或改变图像中的特定特征。在本文中，我们将介绍腐蚀膨胀的基本概念和原理，并使用 Python 中的 OpenCV 库来实现这两种操作。
## 1. 腐蚀操作
腐蚀操作是指通过削弱或减小图像中物体的边缘，来达到去除噪声或者分离物体的目的。其基本原理是使用一个小的结构元素在图像上滑动，并将结构元素下的所
原创
2023-08-20 08:18:57
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一、图像腐蚀形态学是图像处理中常见的名词，图像处理的形态学基本属于数学形态学的范畴，是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。腐蚀操作是其中最基本的一种运算。 简单来说，腐蚀就是通过一个蒙版进行图像像素值的修改。针对某一像素点，以其为中心建立蒙版，蒙版中的最小值赋值给该像素点，这就实现了腐蚀操作；当处理二值化图像时，图像只有0和255的数值，如果某一灰度
一、形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。有很多的，这里先看最简单的操作。 膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。能实现多种多样的功能，主要如下： 消除噪声，通过低尺寸结构元素的腐蚀操作很容易去掉分散的椒盐噪声点分割(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
形态学处理（一）1、腐蚀、膨胀操作 膨胀 简单来讲，膨胀操作就是选定窗口大小，然后在原图上滑动，窗口中心点的取值为窗口内所有像素点的最大值。下给出过程图，个人认为下图比上面的解释图更为通俗易懂。对单个像素的膨胀操作如下： （1）请把下图看做是方格纸，黑色部分也是，第一张图为对像素（1，1）进行膨胀操作，红色框为选取的核大小：（2）第二张图为对像素（2，2）进行膨胀操作
