一、腐蚀与膨胀 腐蚀就是原图中高亮的部分被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。 腐蚀的作用是：消除物体边界点，使目标缩小，可以消除小于结构元素的噪声点。膨胀就是使原图中高亮的部分扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域。 膨胀的作用是：将与物体接触的所有背景点合并到物体中，使目标增大，可填补目标中的孔洞。OpenCv API：cv2.erode(src, kernel, iterations) #
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2024-10-11 21:17:44
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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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# Java 图片膨胀
在图像处理领域，图像膨胀（Dilation）是一种常用的操作，它可以扩大图像中的目标区域并消除小的孔洞。在Java中，我们可以使用OpenCV库来实现图片膨胀操作。本文将介绍图片膨胀的概念以及如何在Java中使用OpenCV库进行实现。
## 图像膨胀的概念
图像膨胀是一种形态学图像处理操作，它可以扩大图像中的目标区域。膨胀操作通常会将目标区域的边界向外扩展，从而填充
原创
2024-04-06 06:42:41
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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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图像的腐蚀膨胀作者：Cabin_V作为学习图像处理的学生，需要不断学习相关知识，我在课余时间将一些分析总结和学习的笔记写成博客来记录自己的学习过程，也希望能与大家一起交流。关于图像处理入门和进阶分类问题，我根据《数字图像处理》这本书（本科期间上课使用），将出现的内容划分为入门，其他常用的知识划分为进阶。转载务必说明出处！ 文章目录图像的腐蚀膨胀图像腐蚀与膨胀区别作用API说明getStructur
详解OpenCV Python图片腐蚀和膨胀在计算机视觉领域，腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）是基本的形态学操作，可用于图像处理和分析。OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数，其中包括腐蚀和膨胀操作。本文将详细介绍OpenCV Python中图片腐蚀和膨胀的概念、原理和使用方法。什么是腐蚀和膨胀腐蚀和膨胀是形态学操作的两个基本操作。它们基于输入图像和结构
原创
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2024-02-06 09:22:37
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在opencv中，可以利用随机噪声、滤波器等方法为图像叠加仿真的雨滴的运动轨迹，使通常情况下拍摄的图像有了烟雨蒙蒙的效果。1.生成随机噪声首先，我们需要生成不同密度的随机噪声来模拟不同大小的余量，于是利用了下面的函数来生成。主要的使用了均匀随机数和阈值来控制噪声的水平。由于生成噪声是浮点数，所以在value上乘了尺度缩小因子。import cv2
import numpy as np
def
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2023-10-17 21:44:55
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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
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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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-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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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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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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# 使用 Python 随机命名图片文件
在日常的编程工作中，处理和管理大量文件是一项常见的任务。尤其是在处理图像文件时，我们可能希望为这些文件赋予随机的名称，以避免名称冲突或保持文件组织的灵活性。本文将介绍如何使用 Python 生成随机文件名并重命名图片，同时会提供相应的代码示例。
## 生成随机文件名
生成随机名称可以使用 Python 的内置库，如 `random` 和 `strin
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2024-09-24 08:05:10
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# Python 图片随机涂黑
在计算机视觉领域，图像处理是一个非常重要的研究方向。而在处理图像时，有时候我们需要对图像进行一些特定的操作，比如涂黑部分像素。今天我们就来介绍如何使用 Python 对图片进行随机涂黑的操作。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一个 Python 的图像处理库 `Pillow`，如果你还没有安装，可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip in
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2024-03-23 04:55:18
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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。
图像的膨胀（Dilation）和腐
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2023-07-18 15:47:09
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