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查询Tags标签： 腐蚀，共有 10条记录-
Python图像处理丨图像腐蚀与图像膨胀
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。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀》，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…
2022/7/13 14:20:05 人评论 次浏览 -
11. 形态学--膨胀、腐蚀、开闭运算、梯度、顶帽、黑帽
1. 形态学-腐蚀 腐蚀是元素全为1的卷积核 方法： erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])iterations是腐蚀操作的迭代次数，次数越多，腐蚀操作执行的次数越多，腐蚀效果越明显import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread(.…
2022/6/26 23:27:32 人评论 次浏览 -
形态学操作
形态学操作简介在有些情况下，相比于图像中物体的纹理信息，物体的形状与位置信息对我们更加重要，因此可以将物体的内部信息忽略，以形态为基础对图像进行描述和分析 图像形态学用具有一定形态的结构元素度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的 简而言…
2022/1/22 23:06:56 人评论 次浏览 -
图像的腐蚀与膨胀算法原理
结构元素：设两幅图像X、B，若X是被处理对象，B是用来处理X的，那么则把B称为结构元素。 腐蚀：用结构元素B腐蚀X，过程如下： 1.用结构元素B扫描图像X的所有像素点（以B的原点为坐标，对应A的各个像素点进行扫描），用结构元素B与X覆盖的二值X图像做 “与”操作(也就是B覆…
2021/11/5 17:11:16 人评论 次浏览 -
图像的腐蚀与膨胀算法原理
结构元素：设两幅图像X、B，若X是被处理对象，B是用来处理X的，那么则把B称为结构元素。 腐蚀：用结构元素B腐蚀X，过程如下： 1.用结构元素B扫描图像X的所有像素点（以B的原点为坐标，对应A的各个像素点进行扫描），用结构元素B与X覆盖的二值X图像做 “与”操作(也就是B覆…
2021/11/5 17:11:16 人评论 次浏览 -
opencv图像处理-图像形态学
数学形态学是图像处理的重要工具，可用于获取图像边界、提取骨架、去除噪声和检测角点，其应用覆盖 文字识别、视觉检测和医学图像处理等领域。 形态变换是一些基于图像形状的简单操作。形态学处理主要针对的是二值图像(在图像中任何像素点的灰度值只有 0 或 255) 两种基本…
2021/10/23 23:13:13 人评论 次浏览 -
opencv图像处理-图像形态学
数学形态学是图像处理的重要工具，可用于获取图像边界、提取骨架、去除噪声和检测角点，其应用覆盖 文字识别、视觉检测和医学图像处理等领域。 形态变换是一些基于图像形状的简单操作。形态学处理主要针对的是二值图像(在图像中任何像素点的灰度值只有 0 或 255) 两种基本…
2021/10/23 23:13:13 人评论 次浏览 -
Python OpenCV 形态学处理
### 形态学处理 ### # 腐蚀操作一般用于二值的图像(0,1)图像 iterations迭代次数 img = cv.erode(image,(3,3),iterations=1) # 膨胀操作 img1 = cv.dilate(image,(3,3)) # 开运算：先腐蚀再膨胀 img2 = cv.morphologyEx(image,cv.MORPH_OPEN,(3,3)) # 闭运算：先膨胀再腐…
2021/8/1 14:35:56 人评论 次浏览 -
Python OpenCV 形态学处理
### 形态学处理 ### # 腐蚀操作一般用于二值的图像(0,1)图像 iterations迭代次数 img = cv.erode(image,(3,3),iterations=1) # 膨胀操作 img1 = cv.dilate(image,(3,3)) # 开运算：先腐蚀再膨胀 img2 = cv.morphologyEx(image,cv.MORPH_OPEN,(3,3)) # 闭运算：先膨胀再腐…
2021/8/1 14:35:56 人评论 次浏览 -
OpenCV-C++ 图像形态学操作应用-提取水平与垂直线
目录理解形态学操作-膨胀, 腐蚀目标问题图像预处理提取水平线提取垂直线提取字母总结相关完整代码通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像对一些对象敏感,对另外一些对象不敏感,这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出;常见的结构元素:矩形, 圆,直线,磁盘,钻…
2021/4/11 12:27:56 人评论 次浏览
