OpenCV提供了通用的形态学函数cvMorphologyEx,该函数能够实现开运算,闭运算,形态梯度,礼帽操作,黑帽操作 接口形式 编辑 void cvMorphologyEx(const CvArr* src, CvArr* dst, CvArr* tmp, IplConvKernel* element, int operation, int iterations = 1);[1]  参数说明: 编辑 src:输入图像 dst:输出图像 tmp:临时图像,某些操作会用到.需要使用tmp时,它

目标: 学习不同的形态操作 例如 腐蚀.膨胀.开运算.闭运算 等. 我们要学习的函数有 cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 等. 原理 :一般对二值化图像进行形态学转换操作.输入的第一个参数为原始图像:第二个参数为结构化元素(核),该参数决定操作性质.两个基本形态学操作是腐蚀膨胀,衍生出了开运算.闭运算.梯度运算等等 腐蚀 :腐蚀操作会把前景物体的边缘腐蚀掉.原理是卷积核沿着图像滑动,如果与卷积核对应的原图像像素值都是1,那么中心元素保持原值,

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/shuang001.jpg"); Mat gray, binary; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshol

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/kaibi.png"); Mat gray, binary; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshold

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/shuang001.jpg"); Mat gray, binary; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshol

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <stdio.h> //平滑处理 int main() { IplImage* src = cvLoadImage("../pic.jpg"); IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,); IplImage* temp = cvCreateImage(cvGetSize(src),I

原文地址:http://blog.sina.com.cn/wind8961 函数功能: 对二值图像进行数学形态学(Mathematical Morphology)运算. 语法格式: BW2 = bwmorph(BW,operation) 对二值图像进行指定的形态学处理. BW2 = bwmorph(BW,operation,n) 对二值图像进行n次指定的形态学处理. n可以是Inf(无穷大),这意味着将一直对该图像做同样的形态学处理直到图像不再发生变化. operation是一个字符串, 用于指

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23184547 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.8 上篇文章中,我们重点了解了腐蚀和

形态学操作是指基于形状的一系列图像处理操作,包括膨胀,腐蚀,二值化,开运算,闭运算,顶帽算法,黑帽算法,形态学梯度等,最基本的形态学操作就是膨胀和腐蚀. 一.膨胀 首先需要明确一个概念,膨胀和腐蚀都是针对于图像中较亮的区域而言的,膨胀就是亮的区域变多了,而腐蚀就是暗的区域变多了. 膨胀的功能主要有消除噪声,分割出独立的图像元素,在图像操作的时候,有时候需要对图像中的某些形状进行检测,而这些形状相互连接在一起,不好分开检测,膨胀就能切开这些形状(很小的连接位置),或者图像中有很小块的黑斑,或许是相

一.形态学其他操作(用的不多,如果忘了也可以通过膨胀腐蚀得到相同效果) 1.开运算 2.闭运算 3.形态学梯度 4.顶帽 5.黑帽 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://1.jpg"); Mat dstImg; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ));

为了处理更为复杂的情况,opencv中还支持更多的形态学变换. 形态学名称 操作过程 操作名称 是否需要temp参数 开操作 open open(src)=先腐蚀,后膨胀  CV_MOP_OPEN 否 闭操作 close close(src)=先膨胀,后腐蚀  CV_MOP_CLOSE 否 形态梯度 gradient gradient(src)=dilate(scr)-erode(src)  CV_MOP_GRADIENT 总是 “礼帽” topHat topHat(src)=src-open(

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), ) ); 前两个参数

转自:OpenCV 教程 另附:计算机视觉:算法与应用(2012),Learning OpenCV(2009) 平滑图像:滤波器 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到).平滑处理时需要用到一个 滤波器 .最常用的滤波器是 线性 滤波器.不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口滑过图像. 归一化滤波器 (Normalized

1 关于vs的版本 visual studio是一个集成开发环境,而vc++是一个c++的compiler,vc++有一个版本和一个版本号,vs也有一个版本,它们的对应关系如下: MSVC++ 4.x _MSC_VER == 1000 MSVC++ 5.0 _MSC_VER == 1100 MSVC++ 6.0 _MSC_VER == 1200 MSVC++ 7.0 _MSC_VER == 1300 MSVC++ 7.1 _MSC_VER == 1310 (Visual Studio 2003)

腐蚀与膨胀 膨胀(求局部最大值)(dilate函数) #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> //-----------------------------------[命名空间声明部分]--------------------------

图象腐蚀与形态学操作 opencv 1. 通过调用库函数实现图像的腐蚀.膨胀: 2. 通过设置结构元素.元素大小.形态学操作类型实现对图象的形态学操作. 源码(VS2017+OpenCV 4.0) #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/im

不同的形态学操作,例如腐蚀,膨胀,开运算,闭运算等 形态学操作是根据图像形状进行的简单操作.一般情况下对二值化图像进行操作.需要的参数有两个,一个是原始图像,第二个被称为结构化元素或核,它是用来决定操作性质的.两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀.他们的变体构成了开运算,闭运算,梯度等. 1.腐蚀 就像土壤侵蚀一样,这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉(但前景仍然是白色的).怎么实现的?卷积核沿着图像滑动,如果与卷积核对应的原图像的所有像素值都是1,那么中心元素就保持原来的像素值,否则就变为0. 这样根

开运算:先腐蚀后膨胀. 能够排除小亮点. 闭运算:先膨胀后腐蚀. 能够排除小黑点. 形态学梯度:膨胀图 — 腐蚀图. 对二值图像进行这一操作,可将图块的边缘突出出来,故可用来保留物体边缘轮廓. 顶帽:原图 — 开运算结果. 可以认为是找到那些被开运算排除的小亮点. 黑帽:闭运算结果 — 原图. 可以认为是找到那些被闭运算排除的小黑点. 为了方便,opencv 将这些操作集合到了一个函数中 morphologyEx.要实现不同操作,仅需改变其第三个成员变量 形态学运算标识符. 形态学滤波:morp

学习目标: 学习不同的形态学操作,例如腐蚀,膨胀,开运算,闭运算等 我们要学习的函数有: cv2.erode(), cv2.dilate(), cv2.morphologyEx()等 原理简介: 形态学操作是根据图像形状进行的简单操作.一般情况下对二值化图像进行的操作.需要输入两个参数,一个是原始图像,第二个被称为结构化元素或核,它是用来决定操作的性质的.两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀.他们的变体构成了开运算,闭运算,梯度等. 参考文献:文献一 . 文献二 定义结构体元素: 形态学处理的核心就

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py