# 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
105阅读
# 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
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
728阅读
形態學主要用於二值化後的影像，根據使用者的目的，用來凸顯影像的形狀特徵，像邊
转载
2023-01-05 13:19:44
99阅读
原文为段立辉翻译，感谢Linux公社此文档为自学转述，如有侵权请联系本人。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• 学习的函数有:cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx() 等 形态学转换原理：一般情况下对二值化图像进行操作。需要两个参数，一个是原始图像，第二个被称为结构化元素或者核，它是用来决定操作的性质的。基本操作
转载
2023-07-12 22:14:26
56阅读
基于 OpenCV 的图像形态学处理 - 膨胀，腐蚀，开运算，闭运算. 涉及到的 OpenCV 函数 - cv2.erode()，cv2.dilate()，cv2.morphologyEx()
膨胀和腐蚀是图像形态学的两个基本操作. 典型应用是在二值图像中的使用，是很多识别技术中重要的中间处理步骤.
在灰度图像中根据阈值同样可以完成膨胀与腐蚀操作.
转载
2023-07-14 14:33:11
154阅读
返回Opencv-Python教程形态学变换是基于图像形状的变换过程，通常用来处理二值图像，当然也可以用在灰度图上。OpenCV中的形态学变换同平滑处理一样也是基于一种“滑动窗口”的操作，不过在形态学变换中“滑动窗口”有一个更专业的名词：“结构元”，也可以像平滑处理那样称呼为kernel，结构元的形状有方形、十字形、椭圆形等，其形状决定了形态学变换的特点。形态学变换主要有腐蚀、膨胀、开
形态转换函数用法结构元素可以是矩形/椭圆/十字形，可以用cv2.getStructuringElement()来生成不同形状的结构元素，比如：kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 矩形结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
转载
2023-07-18 16:27:33
176阅读
#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
343阅读
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
6549阅读
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
902阅读
main.cpp #include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int dilate_size = 1; char dilate_title[] = "dilate_
原创
2022-05-26 16:36:00
206阅读
本篇文章介绍图像的形态学处理，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽、黑帽等。主要学习cv.erode()，cv.dilate()，cv.morphologyEx()等函数的使用。环境：Windows 7（64） Python 3.6 OpenCV 3.4.2一、腐蚀和膨胀1.1 erode()、dilate()函数介绍erode()函数形式如下：ds
[1] python实现膨胀与腐蚀 [2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇） [3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】 膨胀 cv2.dilate(img, kernel, 1) 腐蚀 cv2.erode(img, kernel, iterations=1) 开运算 开运算：先腐蚀，再 ...
转载
2021-08-12 11:34:00
276阅读
2评论
import cv2import numpy as npimport osimport matplotlib.pyplot as pltdef imageProcess(image): _, binary = cv2.threshold(image, 28, 255, cv2.THRESH_BINARY) dilate_img = cv2.dilate(binary, kernel=np.ones((3, 3), np.uint8)) erode_img = cv2...
原创
2022-04-08 15:38:35
221阅读
优化，解决bug后import cv2import numpy as npimport osimport matplotlib.pyplot as pltdef imageProcess(image): _, binary = cv2.threshold(image, 28, 255, cv2.THRESH_BINARY) dilate_img = cv2.dilate(binary, kernel=np.ones((3, 3), np.uint8)) erode_
原创
2022-04-08 15:38:35
164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
162阅读
一、膨胀与腐蚀膨胀与腐蚀的功能消除噪声;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。膨胀( dilate）就是求局部最大值的操作void dilate(InputArray src,
OutputArray dst,
InputArray kernel，
Point anchor=Point(-1,-1)
[1] python实现膨胀与腐蚀[2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇）[3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】膨胀cv2.dilate(img, kernel, 1)腐蚀cv2.erode(img, kernel, iterations=1)开运算开运算：先腐蚀，再膨胀cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,
转载
2023-08-04 12:21:23
210阅读
