形态学处理（一）1、腐蚀、膨胀操作 膨胀 简单来讲，膨胀操作就是选定窗口大小，然后在原图上滑动，窗口中心点的取值为窗口内所有像素点的最大值。下给出过程图，个人认为下图比上面的解释图更为通俗易懂。对单个像素的膨胀操作如下： （1）请把下图看做是方格纸，黑色部分也是，第一张图为对像素（1，1）进行膨胀操作，红色框为选取的核大小：（2）第二张图为对像素（2，2）进行膨胀操作
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2024-04-06 20:46:33
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一、图像腐蚀形态学是图像处理中常见的名词，图像处理的形态学基本属于数学形态学的范畴，是一门建立在格论和拓扑学基础上的图像分析学科。腐蚀操作是其中最基本的一种运算。 简单来说，腐蚀就是通过一个蒙版进行图像像素值的修改。针对某一像素点，以其为中心建立蒙版，蒙版中的最小值赋值给该像素点，这就实现了腐蚀操作；当处理二值化图像时，图像只有0和255的数值，如果某一灰度
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2024-01-15 00:34:45
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一、形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。有很多的，这里先看最简单的操作。 膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。能实现多种多样的功能，主要如下： 消除噪声，通过低尺寸结构元素的腐蚀操作很容易去掉分散的椒盐噪声点分割(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
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2024-01-28 06:07:56
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1、什么是膨胀与腐蚀 膨胀与腐蚀属于形态学范围，具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。处理缺陷问题； + 腐蚀用来处理毛刺问题。 膨胀就是把缺陷给填补了，腐蚀就是把毛刺给腐蚀掉了。这里其实说的并不严谨，也是为了大家理解方便。下面我们就用实例来进行演示。2、形态学处理——膨胀程序实现： 毛刺。而且还包含字体中还包含一些小的间隙（缺陷
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2024-08-12 10:14:51
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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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#include #include #include #include #include int main(int argc, char* argv[]){ IplImag
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2023-05-15 00:20:11
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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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形态学操作(morphology operators)-膨胀与腐蚀(Dilation与Erosion)。图像形态学操作
图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学形态学有四个基本操作：腐蚀、膨胀、开、闭膨胀与腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张
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2024-04-05 07:56:35
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前言 膨胀就是对图中的每个像素取其核范围内最大的那个值，腐蚀就相反。这两个操作常用来突出显示图的某个高亮部分或者昏暗部分以及去噪。本文展示两个分别对图像进行膨胀和腐蚀的例子。膨胀和腐蚀函数 cvErode() 和 cvDilate() 函数原型：1 // 膨胀函数
2 void cvcvDilate (
3 IplImage *src, //
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2024-05-02 23:04:38
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目录形态学操作形态学操作的分类kernel生成API膨胀原理API代码效果腐蚀原理API代码效果 形态学操作 形态学操作本身是图像处理要研究的内容，而计算机视觉要实现相关功能，也要实现图像的处理。在图像处理技术中，有一些的操作会对图像的形态发生改变，这些操作一般称之为形态学操作。 讲的再专业一些：图像形态学操作是基于形状的一系列图像处理操作的合集，主要是基于集合论基础上的形态学数学。形态学
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2024-03-17 11:07:45
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膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。其卷积操作非常简单，对于图像的每个像素，取其一定的邻域，计算最大值/最小值作为新图像对应像素位置的像素值。其中,取最大值就是膨胀，取最小值就是腐蚀。膨胀与腐蚀能实现多种多样的功能，主要如下：消除噪声分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素。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图像梯度计算的是图像变化的速度形态学概述形态学一词通常
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2023-04-15 20:16:28
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main.cpp #include <istream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int dilate_size = 1; char dilate_title[] = "dilate_
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2022-05-26 16:36:00
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Mat dilateimg; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(canny, dilateimg, element); erode(dilateimg, dilateimg,element); im
原创
2022-05-29 01:17:54
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腐蚀与膨胀(Eroding and Dilating) 目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV提供的两种最基本的形态学操作,腐蚀与膨胀( Erosion 与 Dilation):
erodedilate 原理 Note以下内容于Bradski和Kaehler的大作： Learning OpenCV . 形态学操作简单来讲，形态学操作就是基于形
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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膨胀和腐蚀是图像形态学的两个基本操作. 典型应用是在二值图像中的使用，是很多识别技术中重要的中间处理步骤. 在灰度图像中根据阈值同样可以完成膨胀与腐蚀操作.原理二值图像f(x,y) 的膨胀操作，类似于对图像的卷积操作. 需要有个 kernel 操作矩阵，类似于卷积核(filters, kernel)，常见的是 3X3 的矩阵. 这是形态学处理的核心. 但与卷积不同的是，如果矩阵中的像素点有任意一个
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2023-12-10 13:48:23
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1、形态学概述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)。 主要功能如下：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膨胀就是图像中的高亮部分（白色部分）进行膨胀，“
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2024-03-16 03:07:53
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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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怪在读研究生一枚，挚爱技术，喜欢把分享当成热爱。67 人赞同了该文章1、什么是膨胀与腐蚀膨胀与腐蚀属于形态学范围，具体的含义根据字面意思来理解即可。但是更形象的话就是“增肥”与“减肥”。它们的用途就是用来处理图形问题上。总结性的来说： + 膨胀用来处理缺陷问题； + 腐蚀用来处理毛刺
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2022-04-20 17:10:53
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腐蚀与膨胀 腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最基本的操作，之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算。腐蚀和 膨胀的应用广泛，而且效果也很好。 我们先来谈谈腐蚀与膨胀的原理： 对于二值图像： 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。 膨胀算法：用3X3的结构元素，扫
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2024-03-01 14:10:34
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