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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# 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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形态学，即数学形态学(mathematical Morphology）包括腐蚀（dilation），膨胀(erosion)，开操作（opening），闭操作（closing）等。在运算过程中需要利用一定形状的结构元素（structing element）来作为模板，常用的有圆形、方形、菱形、扁平形等。1. 腐蚀腐蚀操作的主要目的是使边界缩小，腐蚀能够消融物体的边界，具体的腐蚀结果与图像本身和结构元
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2024-04-06 10:58:18
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图像的腐蚀过程与图像的卷积操作类似，都需要模板矩阵来控制运算的结果，在图像的腐蚀和膨胀中这个模板矩阵被称为结构元素。与图像卷积相同，结构元素可以任意指定图像的中心点，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，如果此时结构元素内所有的元素所覆盖的图像像素值均不为0，则保留结构元素中心点对应的图像像素，否则将删除结构元素中心
Python图像处理：图像腐蚀与图像膨胀图像的膨胀（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。
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2018-11-23 15:27:18
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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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# 图像腐蚀和膨胀Python
在图像处理中，腐蚀和膨胀是常用的图像形态学操作，它们可以用来处理二值图像（黑白图像），通过改变像素点之间的关系来实现图像的处理。腐蚀操作可以去除图像中的小型噪点或者连接物体，而膨胀操作则可以增加物体的大小或者连接物体。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现图像腐蚀和膨胀操作。
## 图像腐蚀
图像腐蚀操作可以将物体边界向内部腐蚀，去除小的物体或者
原创
2024-05-13 03:14:05
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# 实现Python OpenCV彩色图像腐蚀
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python OpenCV中彩色图像的腐蚀操作。在这个过程中，我将引导你完成整个步骤，包括所需的代码和每一步的解释。
## 整个流程
首先，让我们看一下整个实现“Python OpenCV彩色图像腐蚀”的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
原创
2024-05-30 06:36:06
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二值图像的腐蚀和膨胀图像数字处理中应用相当广泛，代码处理也很简单，只不过一些资料在介绍腐蚀和膨胀原理时，用一些形态学、集合上的概念和术语，搞得也有些”高深莫测“了。 从图像处理角度看，二值图像的腐蚀和膨胀就是将一个小型二值图（结构元素，一般为3*3大小）在一个大的二值图上逐点移动并进行比较，根据比较的结果作出相应处理而已。
上级目录表示方法： …/#include <vector>
#include <stdio.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat Img = imread("../picture/pic.jpg");
imshow
原创
2023-05-28 00:44:30
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视频图像数据在经过边缘检测后我们可以得到二值的视频图像，这篇博客要介绍的是在二值图像的基础上进行腐蚀算法操作。下面介绍一下腐蚀运算，在下面的矩阵中，我们用0来表示虫子，用1来表示大米，虫子腐蚀大米的过程即为腐蚀运算，我们用3*3像素矩阵来解释。腐蚀运算之后就变成了下面的矩阵。观察发现，上图中因为蛀虫（0）的存在，将8颗大米（1）腐蚀掉，最后只剩下蛀虫（0），右图中没有蛀虫（0），因此大米一颗不烂，
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。
原创
精选
2022-07-13 10:43:44
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文章目录前言一、腐蚀1.概念2.算法的具体步骤3.举例4.python代码二、膨胀1.概念2.算法步骤3.举例4.C++代码5. 结果展示参考资料 前言 二值图像中一类主要处理是对提取的目标图形进行形态分析。形态学处理中最基本的是腐蚀和膨胀。 腐蚀和膨胀是两个互为对偶的运算。腐蚀的作用是将目标图像收缩，而膨胀是将图像扩大。 结构元素是指具有某种确定形状的基本结构元素，例如，一定大小的矩
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2024-07-31 15:19:50
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图像腐蚀与膨胀概念：图片的腐蚀和膨胀是针对图片中白色部分（高亮部分）而言的，而不是黑色部分。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。而膨胀就是将图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。1、膨胀：核心解读：膨胀就是求局部最大值的操作。区域B与区域A卷积，即是计算区域B覆盖的区域的像素点最大值（即白色），并且将这个最大值赋值给参考
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2024-04-09 07:25:18
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目录腐蚀膨胀闭运算 && 开运算腐蚀故名思义就是将图片向内进行收缩。图1 腐蚀示意图 设经过背景减后的图像为 B，经过腐蚀运算处理后的图像为 P，用 S 表示所用 3R圆（为进化计算可由采用3x3的矩形来代替） 的结构元素，计算公式如下：\[P=B\Theta S= \{x,y | S_{x,y}\subseteq B\}
\]\(S_{x,y}\)腐蚀运算的具体过程如下: 选
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2024-07-22 16:47:07
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形态学操作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
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2024-04-25 09:43:42
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背景知识结构元素：二维结构元素可以理解成一个二维矩阵，矩阵元素的值为0或者1；通常结构元素要小于待处理的图像。腐蚀与膨胀基本原理：就是用一个特定的结构元素来与待处理图像按像素做逻辑操作；可以理解成拿一个带孔的网格板（结构元素矩阵中元素为1的为孔）盖住图像的某一部分，然后按照各种不同的观察方式来确定操作类型。比如：腐蚀操作就是拿这个结构元素的中心位置（假设参与逻辑计算的元素对应与二维矩阵中元素为1的
#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>//opencv highgui模块头文件#include<opencv2/imgproc.hpp>//opencv 图像处理头文件using namespace cv;int main(){ Mat img = imread("test.jpg"); //显示原始图像 imshow("pic", img); //进行
原创
2021-07-14 11:22:49
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今天所讲的内容属于一门新兴的学科：数学形态学(Mathematical Morphology)。说起来很有意思，它是法国和德国的科学家在研究岩石结构时建立的一门学科。形态学的用途主要是获取物体拓扑和结构信息，它通过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。在图象处理中的应用主要是：(1)利用形态学的基本运算，对图象进行观察和处理，从而达到改善图象质量的目的；(2)描述和定义图象的各种
腐蚀 腐蚀 (Eroding) 会沿着图像边界向内收缩, 从而消除边界点. # 读取图片img = cv2.imread("girl.png")# 腐蚀erode = cv2.erode(img, kernel=(3, 3), iterations=5)# 图片展示cv2.imshow("erode ...
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2021-08-17 18:40:00
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