http://book.51cto.com/art/200908/148535.htm闭合的形状（例如，矩形或椭圆）由轮廓和内部组成。轮廓用钢笔绘制，内部用画刷填充。GDI+提供了几种用于填充闭合形状内部的画刷类：SolidBrush、HatchBrush、TextureBrush和GradientBrush。所有这些类都是从Brush类继承的。图8-12显示了用实心画刷填充的椭圆和用阴影画刷填充
本人最近需要研究三维模型的孔洞修补算法，故上网看了一些大神写的资料，现汇总如下： 重建骨骼比较典型的方法有：用径向基函数从不完整的扫描数据生成连续网格；基于CT等值面数据生成曲面；用傅里叶级数拟合CT图像提取边缘轮廓曲线；基于形状的利用数学形态学算子进行骨架提取的插值算法。 所谓网格曲面孔洞修补问题指的是：寻找一个合理的算法在现有的不完整几何与拓扑信息的情况下，利用网格孔洞周边
# Python形态学填充图像
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能与您分享如何使用Python实现形态学填充图像。形态学填充是一种图像处理技术，用于填充图像中的小孔或断裂，从而改善图像的视觉效果。在本文中，我们将通过一个简单的示例，逐步介绍如何使用Python实现这一功能。
## 步骤流程
以下是实现Python形态学填充图像的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2024-07-18 04:24:34
53阅读
import cv2
import numpy as np
path = "_holefill.jpg"
img = cv2.imread(path)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换成灰度图
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 50, 250, cv2.THRESH_BINARY_INV)#灰度图转换
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2023-06-16 17:21:02
494阅读
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
139阅读
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
65阅读
三维模型孔洞修补·实现思路查找孔洞观察孔洞边界，不难发现，若是组成孔洞的边，那么一条边只对应一个三角面片，通过这个特性可以获得组成孔洞的所有边。新增三角形补洞算法1 首先选取组成孔洞的边中的相邻两条，计算夹角。2 若夹角在0-90度，那么直接将这两条边的端点相连组成新的三角形，为了保证孔洞的完整性，新三角形新加的边作为孔洞的边，而另外两条边从孔洞中删去。3 若夹角在90-180度之间，那么连接夹角
在我做的项目中，应用到一些形态学的运算。在这里记录下来，大家相互学习和提升。下图的左侧是红外相机采集到的视频录像，有一条船进入港口，右侧是通过运动检测，检测出来的船舶的运动块，大家可以看到，左侧的检测结果会有一些噪声(白点)，船体有点分离。下面，就是我对上述右侧的图像进行一系列的形态学运算:下列图框左上角处表明框图的意思：src: 操作原图gray：操作原图的灰度图erode：对gra
# 如何在Python中实现形态学开运算
形态学开运算是一种常用的图像处理操作，通常用于去除图像中的小物体。它通过先进行腐蚀操作，然后是膨胀操作来实现这一功能。下面，我将详细介绍如何在Python中实现形态学开运算。
## 处理流程
下面是实现形态学开运算的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------|
|
## 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 |
|-----
原创
2024-08-25 04:42:14
44阅读
# 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
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
# 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
原创
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
95阅读
直接在代码，难。他们明白；void MorhpolotyDilate_ChenLee(unsigned char* pBinImg, int imgW, int imgH, Tpoint* mask, int maskLen){ unsigned char* pTempImg = new unsigned char[imgW*imgH]; memcpy(pTempImg, pBinImg, i
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2015-07-22 20:58:00
93阅读
2评论
基本形态学算法 为什么要做基本形态学算法的研究和实现？是因为形态学是一个非常有力，应用 广泛的工具，但同时也是研究不是很清楚的工具。往往一个恰到好处的变换，就能够省下许多的劳动。对此的分类和研究就显得非常有必要，而相关代码的积累，也很有价值。 零、基本概念： 膨胀：白->黑; dilate 腐蚀：黑->白； erode 开
记录一下cvCreateStructuringElementEx（）和cvMorphologyEx（）两个函数1、cvCreateStructuringElementEx（）该函数创建结构元素1）函数原型：IplConvKernel* cvCreateStructuringElementEx( int cols, int rows, int anchor_x, int anchor_y,int s
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精选
2013-09-13 09:03:46
1331阅读
最烦的事情莫过于每年的遥感图像处理软件的测评了，这个月逃不掉了，只好坐软件开发方面的工作，其实我自己好喜欢研究算法而不是成熟算法的实现。今天下午和晚上实现了二值和灰度图象的形态学滤波算法的实现。 其中二值图像部分暂且用MATLAB实现的，灰度图部分采用了C#。文献参考： （１）数字图像处理（ＭＡＴＬＡＢ版） （２）http://www.codeproject.com/cs/media/Image_Processing_Lab.asp 实现的很丑陋，都不好意思贴出来了:(function out = mydialate;%(inimg, structure)in = imread('bi
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2010-12-25 21:04:00
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1.连通性的两个必要性条件是指两个图像的位置是否相邻，他们的灰度值是否符合相似准则 2.膨胀和腐蚀：其实就是将图像的高亮区域变大和变小，膨胀是变大，腐蚀是变小 膨胀通过cv.dilate(img,kernel,iterational)来实现 参数： img:图像名称 kernel:核结构即核函数，k
原创
2022-10-21 10:11:14
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