理论图像的腐蚀（ Erosion ）和膨胀（ Dilation ）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。又出来新名词了：形态学。图像处理中指的形态学，往往表示的是数学形态学。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。图像形态学一些基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭
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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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
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2024-02-23 23:28:28
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形态学操作一般作用于二值化图，来连接相邻的元素或分离成独立的元素。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分进行操作的！膨胀膨胀就是求局部最大值的操作。 解释：这里面的局部指的是核的大小，例如核大小是3*3的，则二值化的图像在核的范围内取最大值。B 通常称为内核，内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。A 假设为 10x10 像素的二值图中1区域。进行膨胀操作时，将内核 B 划过图像,将内核
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2024-06-05 13:52:23
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文章目录前言一、图像的膨胀1.1 膨胀原理1.2 膨胀实现1.3 结果展示二、开闭运算2.1 开运算实现与结果2.2 闭运算实现与结果三、梯度运算3.1 梯度介绍3.2 梯度实现3.3 结果展示总结 前言在系列2中已经分享了图像的叠加、填充和腐蚀，接下来将继续分享图像的膨胀、开闭运算和梯度运算。一、图像的膨胀1.1 膨胀原理与图像的腐蚀操作相反，膨胀的原理实质为“或”运算，即通过定义卷积核与图像
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2024-03-31 23:07:28
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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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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
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2023-12-04 11:14:06
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文章目录一、形态学1.1腐蚀1.2膨胀1.3开操作1.4闭操作1.5梯度1.6礼/顶帽（Top hat）1.8黑帽（Black hat） 一、形态学图像形态学中的几个基本操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作。1.1腐蚀结构A被结构B腐蚀的定义为。可以理解为，移动结构B，如果结构B与结构A的交集完全属于结构A的区域内，则保存该位置点，所有满足条件的点构成结构A被结构B腐蚀的结果。 A⨀B={z|(B)
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2024-10-04 11:35:43
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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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1. opencv中膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀是图像形态学的最基础变换方式，在消除噪声，元素分割和连接等方面都有应用。膨胀 膨胀是一种卷积操作，它将目标像素的值替换为卷积核覆盖区域的局部最大值,也可以说是“最大化”操作，使明亮区域扩张并联通。opencv函数定义：
void cv::dilate(
cv::InputArray src,//Input image
cv::OutputArra
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2024-03-06 12:33:39
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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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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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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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【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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一、理论与概念讲解——从现象到本质1.1 形态学概述形态学（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（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：
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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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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