在我最近的工作中，我遇到了一个引人关注但又颇具挑战性的问题，名为“python膨胀壁纸”。这一问题不仅影响了系统的性能，还为我们的业务增长带来了潜在的风险。在本篇博文中，我将详细记录下整个问题的发生、分析以及最终的解决方案。
### 问题背景
随着我们的应用在用户间的普及，“python膨胀壁纸”问题开始显现出其影响。具体来说，当大量用户同时执行图像处理时，系统响应速度显著下降，导致用户体验不
文章目录17.python-opencv图像处理-腐蚀和膨胀前言完整代码部分代码说明腐蚀腐蚀原理：腐蚀代码腐蚀代码定义参数说明膨胀膨胀原理膨胀代码膨胀代码定义参数说明结果展示腐蚀结果膨胀结果 前言本篇博客主要介绍如何使用python-opencv对图像进行腐蚀和膨胀图像处理。完整代码import numpy as np
import cv2
if __name__ == '__main__':
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2023-10-20 13:52:38
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前言嗨喽，大家好，这里是魔王~[课题]：Python零基础爬虫之回车桌面壁纸[课题介绍]：壁纸不应该只是一张图片,它应该是一门哲学回车桌面网100000张无水印,高分辨率,电脑桌面壁纸,包括汽车,植物,动物,手机,美女,创意设计,摄影,旅游,以及绿色保护眼睛的壁纸等等 今天通过Python程序，采集上面大量的壁纸[课程亮点]：1、系统性分析页面
2、多页面数据解析
3、海量图片数据保存[环境]：p
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2024-03-12 09:54:46
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最近发现了两套开源、神秘、科幻、有逼格的桌面，非常适合在座的各位程序员。NO1、HimawaripyHimawaripy是一个开源的使用 Python 3开发的脚本项目。主要功能是根据用户设置的时间间隔不停的抓取，Himawari 8 气象卫星网站:项目地址：对于不懂Python的读者来说，此项目运行起来还是比较麻烦的。小编也是折腾了一天，才勉强把桌面设置成了地球，但是由于不会写Python，所以
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2023-11-13 15:26:13
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# 用Python实现“膨胀壁纸”的教程
在本教程中，我们将学习如何用Python实现一个简单的“膨胀壁纸”效果。这是一个很好的练习，适合初学者，通过这个项目你将了解基本的图像处理和界面设计。下面，我们将按照一定的步骤来实现这个特效。
## 流程概述
以下是实现“膨胀壁纸”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，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，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
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2023-08-21 11:11:18
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[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,
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2023-08-04 12:21:23
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1、【for instance】例如，比如，拿...来说 2、【inflate】美[ɪnˈflet]vt.& vi.使充气（于轮胎、气球等）; 膨胀（使）; 通货膨胀（使）; 物价上涨;【inflation】n.通货膨胀; 膨胀; 夸张; 自命不凡; 3、【adjust】美[əˈdʒʌst]t.& vi. 适应，调整，校正（改变…以）; 调准（望远镜等），对准，
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2023-10-30 19:34:30
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# Python中的膨胀算法
在计算机科学与图像处理领域，膨胀（Dilation）是一种基本的图像处理操作。它通常用于二值图像的形态学处理，通过扩大对象的边界来增强图像的某些特征。在本篇文章中，我们将探索膨胀的概念，展现怎样用Python实现这一过程，并通过代码示例来帮助大家理解。
## 1. 什么是膨胀？
膨胀是形态学操作的一部分，主要用于处理二值图像。它的基本思想是用结构元素“扩展”图像
膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为：D(X)={a | Ba↑X}=X B，如图1所示。图1中X是被处理的对象，B是结构元素，不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba击中X，所以X被B膨胀的结
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2023-11-09 04:30:01
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形态学操作预备知识（卷积）膨胀和腐蚀的应用范围膨胀 dilate ()腐蚀 erode ()开运算 (Opening)闭运算(Closing)形态梯度(Morphological Gradient)顶帽(Top Hat)黑帽(Black Hat)示例（提取表格） 预备知识（卷积） 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×
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2023-11-30 17:04:03
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形态学-梯度运算：图形学中的梯度概念实际上表示的是像素值变化迅速的地方，而图像中的边界恰恰是像素值变化迅速的地方。因此梯度运算就是求出图像中的边界。因为对图像进行膨胀操作会使得边界处的白色区域增多，对图像进行腐蚀操作会使得边界处的白色区域减少，因此使用膨胀后的图片减去腐蚀后的图片，就会得到图像的白色边界。 cv::Mat image = cv::imread("/home/cenm
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2023-11-30 15:47:48
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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.1. 图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 注释：0：黑色，1： 白
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2023-11-24 02:37:53
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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
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2023-11-14 10:21:28
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摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法。作者： eastmount 。本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法，基础性知识希望对您有所帮助。1.基础理论2.图像腐蚀代码实现3.图像膨胀代码实现一. 基础知识（注：该部分参考作者论文《一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法》）图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（
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2023-08-02 22:25:18
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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。其中膨胀类似于“领域扩张”，将图像中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；腐蚀类似于“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。1.图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下：该公式表示用B来对图像A进行膨胀处
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2023-11-24 16:26:13
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形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV为进行图像的形态学变换提供了快捷、方便的函数。最基本的形态学操作有二种，他们是：膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：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腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）
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2023-11-25 07:21:05
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一、概论数学形态学（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。膨胀与腐蚀是图像的最基本的两种变化，他们能实现的功能包括但不限于：
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2024-01-27 16:07:46
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因果卷积 膨胀卷积 混合膨胀卷积因果卷积：常用于CNN网络处理序列问题因果关系：时间t的状态预测依赖于前t-1个状态。如果想要考虑长距离的变量之间的影响，需要增加卷积层数来增大感受野，但网络过深会导致梯度下降，训练复杂，所以提出了空洞卷积（膨胀卷积）膨胀卷积： 在卷积核中增加空洞来增加感受野，不增加过多的计算，但可以使得神经网络在同样的层数下，拥有更大的感受野膨胀系数=1就
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2024-05-31 10:12:33
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## Python图像膨胀的实现流程
在介绍图像膨胀的具体实现之前，让我们先了解一下图像膨胀的定义和原理。图像膨胀是一种形态学操作，用于增强图像中的物体边缘或区域。它可以扩展物体的边界，使其更加明显和可见。
实现图像膨胀的过程可以分为以下几个步骤：
1. 导入相关的库和模块：首先，我们需要导入Python中用于图像处理的相关库和模块，例如OpenCV和NumPy。
2. 读取图像：使用Op
原创
2023-08-29 08:59:23
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