本篇文章中，我们一起探究了图像处理中，最基本的形态学运算——膨胀与腐蚀。浅墨在文章开头友情提醒，用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚，毁三观的，不建议尝试。。。。。。。。。。 OK，开始吧，依然是先放一张截图： 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
1 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。而我们图像处理中的形态学，往往指的是数学形态学。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：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、
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2023-03-15 08:51:14
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1.腐蚀操作 增强图像的暗部（图像矩阵中数值更小的部分），滤波得到的新像素点为滤波器内最小的值，也就是用最暗的点代替滤波器内的锚点 erode(src,dst,kernel,Point,epoch_num) 参数分别为：输入图像，输出图像，滤波器，锚点（一般为Point（-1，-1）），迭代次数（默
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2021-05-25 22:13:44
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膨胀操作和腐蚀操作正好相反，是取核中像素值的最大值代替锚点位置的像素值，这样会使图像中较亮的区域增大
较暗的区域减小。如果是一张黑底，白色前景的二值图，就会使白色的
前景物体颜色面积变大，就像膨胀了一样。opencv提供dilate)函数进行膨胀操作，其对应参数如下:dst = cv2.dilate(src, kernel,anchor,iterations,borderType, borderv
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2023-10-27 09:15:21
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预备知识结构元（SE）1、结构元的中心一般来说是放在其重心位置处，但原则上原点的选择是依赖于你要解决的问题的。2、对图像操作历之后B中心的点的...
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2022-06-27 22:18:11
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用户界面（上）
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2021-08-02 14:03:39
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图像形态学的原始理论主要是针对黑白二值图像，我们把黑像点（灰度0）作为背景，白像点（灰度255）作为前景，前景点构成集合A，背景点构成余集. 我们希望了解或修改 的某些几何特性，例如A是连成一体还是分成几块？有几个块？这些块中有否我们待识别的特定块？如何获取A的边界？如何填充A中的“黑洞”？如何把A细化为“经络”？等等诸如此类问题。形态学方法也可推广到处理灰度图像，称为灰度形态学。
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2016-09-13 14:03:28
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文章目录前导知识定义膨胀腐蚀API结构元形状构造函数膨胀腐蚀案例膨胀腐蚀前导知识图像形态学操作：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定义膨胀跟卷积操作类似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素，其中B作为结构体可以是任意形状。这种操作会造成图像中像素值高的区域变大，而像素值小的区域变小。（亮区变
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2021-11-11 16:28:34
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OpenCV形态学操作一、图像腐蚀 膨胀 细化的基本原理1．图像细化
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2022-06-05 00:15:48
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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
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2022-07-08 11:13:42
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g,kernel)print("img=\n",img)print("kernel=\n",kernel)print("erosion=\n",erosion)img=[[0 0 0 0 0][0 1 1 1 0][0 1 1 1 0][0 1 1 1 0][0 0 0 0 0]]kernel
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2023-02-27 09:37:54
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通常所说形态学梯度（Morphological Gradient）是膨胀图像与腐蚀图像的之差得到的图像，也是基本梯度。数学表达式如下：
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2023-05-22 15:26:59
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腐蚀膨胀是图像形态学比较常见的处理，腐蚀一般可以用来消除噪点，分割出独立的图像元素等。 一般腐蚀操作对二值图进行处理，腐蚀操作如下图，中心位置的像素点是否与周围领域的像素点颜色一样（即是否是白色点，即值是否为255），若一致，则保留，不一致则该点变为黑色（值即为0） opencv中的腐蚀操作：CVAPI(void) cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element CV_DEFAULT(NULL), int iteratio...
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2014-01-21 20:53:00
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学习之前补充一个知识点： 形态学(morphology)一词通常表示生
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2023-02-14 15:36:11
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## Python OpenCV 形态学操作入门指南
在图像处理领域，形态学操作是图像分析中的常用工具，主要用于图像的结构和形状分析。使用Python和OpenCV库，我们可以轻松实现这些操作。本文将指导你如何在Python中使用OpenCV进行形态学处理。
### 1. 流程步骤概述
我们将通过以下流程来实现形态学操作：
| 步骤 | 操作 |
|-----
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2024-08-25 04:42:14
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# 使用Python实现形态学骨架
## 一、引言
形态学骨架是图像处理中的一种技术，旨在提取图像的主要结构，即将对象的形状简化为一条细线。它在字符识别、图像分析等领域有广泛的应用。本文将带领您逐步实现“形态学骨架”，让您了解每个步骤的必要性和实现方法。
## 二、流程概述
下面是实现形态学骨架的主要流程：
| 步骤 | 描述
形态学一般是使用二值图像，进行边界提取，骨架提取，孔洞填充，角点提取，图像重建。基本的算法:膨胀腐蚀，开操作，闭操作，击中击不中变换几种算法进行组合，就可以实现一些非常复杂的功能，而且逻辑严密。这里给出形态学的一般原理，以及用形态学进行边界提取，角点提取好骨架提取的原代码一 引言
 
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2023-10-31 13:35:42
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# 水果形态学分析的 Python 实现指南
水果形态学分析是一个有趣且实用的课题，能够帮助我们更好地理解果实的特征与分类。本文旨在引导你通过一系列步骤，运用 Python 实现水果的形态学分析。下面是整过程的一个简单流程图。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
# 实现形态学腐蚀 Python
## 整体流程
在实现形态学腐蚀（morphological erosion）之前，我们需要先明确整个流程。下面是实现形态学腐蚀的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|:----:|:----:|
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 将图像转为灰度图像 |
| 3 | 对灰度图像进行腐蚀操作 |
| 4 | 显示腐蚀后的图像 |
## 代码实现及注释
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2024-04-02 05:43:03
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阈值分割的结果经常包含一些干扰，形态学能够用来调整分割区域的形状以获得比较理想的结果。 常用的形态学处理包括：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽运算、地帽运算，其中腐蚀和膨胀是最基础的方法。 文章目录腐蚀API膨胀开运算和闭运算API顶帽底帽形态学梯度 腐蚀取每一个位置的矩形领域内值的最小值作为该位置的输出灰度值，领域可以是椭圆形、十字交叉形等。腐蚀后输出图像的总体亮度的平均值比起原图会有所降低。针
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2023-09-27 06:00:07
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