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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在现代软件开发中，Python的膨胀运算问题日益显露，它指的是在大数据量处理时，内存和计算资源由于算法复杂性增高而急剧增加，从而导致性能下降或崩溃。这一流程在构建数据密集型应用时尤为值得关注，可能对业务产生重大影响。本文旨在探讨pythonic的膨胀运算问题以及如何有效解决这种性能瓶颈。
## 问题背景
在我们的项目中，由于数据处理量逐渐增大，采用的膨胀运算方法造成的性能问题开始影响整体业务流
# 实现Python开运算、腐蚀和膨胀操作
## 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开运算
开运算 --> 腐蚀
腐蚀 --> 膨胀
膨胀 --> [*]
```
## 步骤及代码
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 读取图像并转为灰度图 | ```python
i
原创
2024-06-10 04:47:12
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cvErode()腐蚀后cvDilate()膨胀，叫作开操作，那些离散点或游丝线、毛刺就被过滤， cvDilate()膨胀后cvErode()腐蚀，叫作闭操作，那些断裂处就被缝合。而膨胀就是求局部最大值的操作，核B与图形卷积，即计算核B覆盖的区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。如下图所示，这就是膨胀操作的初衷。膨胀的数学表达式：膨胀效果
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
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2024-05-07 14:06:01
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二值膨胀二值膨胀，即将二值图像中约为1个像素的小区域设置为一个给定的模式，向对象添加像素，使对象变得更大。膨胀算子的一种可能实现：把结构元素考虑为一个模板，让其在图像上移动。当结构元素的原点和图像中的一个黑色元素对齐的时候，图像中所有与结构元素中黑色像对应的像素都被标记起来，都改为黑色。当整个图像都被结构元素扫描一遍之后，膨胀计算就结束了。膨胀运算通常都不是原地完成的，而是利用第三幅全白图像，膨胀
理论基础 数学形态学的运算以腐蚀和膨胀这两种基本运算为基础，引出了其他几个常用的数学形态运算，最常见的基本运算有七种，分别是：膨胀，腐蚀，开运算，闭运算，击中，细化和粗化，它们是全部形态学的基础，运用这些运算及其组合可以进行图像形状和结构的分析及处理，常见于图像预处理工作中，为后面图像分割，特征提取，边界检测，图像滤波等打下基础
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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腐蚀、膨胀作为一种简单、基础的形态学操作，我之前没有过多的关注，直到最近发现OpenCV的实现要比自己的实现快几十倍，才进行了深入研究，发现这个操作也并没有想象中的那么简单。0.准备工作一般来说，腐蚀和膨胀都是基于二值图像做的，因此我把经典的lena.jpg转换成了二值图像，用于测试效果和性能。代码如下：//convert a RGB image to binary
Mat image=i
既然是基于膨胀和腐蚀的运算，那么再让我们详细了解一下膨胀和腐蚀到底对图像做了什么？第一种情况，对于二值图像来说腐蚀：核与其覆盖的图像部分做“与”操作，如果全为1，则该像素点为1，否则为0；也就是0容易得到，图像更多的地方变黑了，白色部分被腐蚀了膨胀：核与其覆盖的图像部分做“与”操作，如果全为0，则该像素点为0，否则为1；也就是1容易得到，图像更多的地方变白了，白色部分膨胀了第二种情况，对于一个灰度
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
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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图像形态学中的几个基本操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作：1.腐蚀 结构A被结构B腐蚀的定义为，A⨀B={z|(B)z⊆A} 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。 2.膨胀 结构A被结构B膨胀的定义为，A⨁B={z|(B̂ )z⋂A≠∅} 可以理解为，将结构B在结构A上进行卷积操作，
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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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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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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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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