getStructuringElement函数归属于形态学,可以建立指定大小.形状的结构: 原型: /** @brief Returns a structuring element of the specified size and shape for morphological operations. The function constructs and returns the structuring element that can be further passed to cv::ero

通常更加高级的形态学变换,如开闭运算.形态学梯度.“顶帽”.“黑帽”等等,都是可以由常用的腐蚀膨胀技术结合来达到想要的效果. 1.开运算:先腐蚀后膨胀,用于用来消除小物体.在纤细点处分离物体.平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积,就是使图片过度更为顺畅,填补小的空隙. 2.闭运算:先膨胀后腐蚀,能够排除小型黑洞(黑色区域),就是不让图片有细小分支向外伸出. 3.形态学梯度(Morphological Gradient): 膨胀图与腐蚀图之差,数学表达式如下: 对二值图像进行这一操作可以将团

CMake是一个比make更高级的编译配置工具,它可以根据不同平台.不同的编译器,生成相应的Makefile或者vcproj项目.通过编写CMakeLists.txt,可以控制生成的Makefile,从而控制编译过程.CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件,还支持安装(make install).测试安装的程序是否能正确执行(make test,或者ctest).生成当前平台的安装包(make package).生成源码包(make package_so

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.......... 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,而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学,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

上篇文章中,我们重点了解了腐蚀和膨胀这两种最基本的形态学操作,而运用这两个基本操作,我们可以实现更高级的形态学变换. 所以,本文的主角是OpenCV中的morphologyEx函数,它利用基本的膨胀和腐蚀技术,来执行更加高级的形态学变换,如开闭运算.形态学梯度."顶帽"."黑帽"等等. 第二件事,是浅墨想跟大家做一个关于OpenCV系列文章的书写内容和风格的思想汇报. 是这样的,浅墨发现最近几期写出来的文章有些偏离自己开始开这个专栏的最初的愿望--原理和概念部分占的

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

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍使用OpenCV-Python进行形态学处理 本文不介绍形态学处理的基本概念,所以读者需要预先对其有一定的了解. 定义结构元素 形态学处理的核心就是定义结构元素,在OpenCV-Python中,可以使用其自带的getStructuringElement函数,也可以直接使用NumPy的ndarray来定义一个结构元素.首先来看用getStructuringElement函数定义一个结构元素: element = cv2.getStructurin

opencv图像初始化操作 #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { //这些方式都是自己拥有独立的内存空间 Mat img1(2, 2, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255)); cout << img1 <

//名称:膨胀 //日期:12月21日 //平台:QT5.7.1+opencv3.2.0 /* 膨胀(dilate)的含义: 膨胀就是求局部最大值的操作,就是将图像(或图像的一部分,A)与核 B 进行卷积 膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分. 膨胀将图像中的高亮部分进行膨胀,类似于“领域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域 */ /*膨胀核心API函数: 函数原型: void dilate(InputArray src,OutputArray dst,InputArray ker

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,

膨胀 腐蚀 一:膨胀实现dilate import cv2 as cv import numpy as np def dilate_demo(image): #膨胀 print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv.threshold(gray,,,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU) cv.imshow("binary",binary) ke

在上一节中,已经完成了OPENCV的配置,在本节接触几个Opencv图像处理相关的程序,看看opencv用简洁的代码能够实现哪些有趣的图像效果. 1.第一个程序:图像显示 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv;//包含cv命名空间 void main() { Mat srcImage = imread("D:\\FOR_SLAM\\lena.jpg"); imshow("原始图",srcImage

转载请注明出处:http://xiahouzuoxin.github.io/notes 腐蚀与膨胀 腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最主要的操作,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. 腐蚀和膨胀的应用非常广泛,并且效果还非常好: 腐蚀能够切割(isolate)独立的图像元素,膨胀用于连接(join)相邻的元素,这也是腐蚀和膨胀后图像最直观的展现 去噪:通过低尺寸结构元素的腐蚀操作非常easy去掉分散的椒盐噪声点 图像轮廓提取:腐蚀操作 图像切割 等等...(在文后给出一则简单有用

滤波 blur (均值滤波) 均值滤波是典型的线性滤波算法, 主要方法为领域平均法(即用一片图像区域的各个像素的平均值来代替原图像中的各个像素值) 缺点: 不能很好的保护图像细节, 在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,从而使图像变得模糊. 函数原型: void blur(InputArray src, OutputArrary dst, Size ksize , Point anchor=Point(-1, -1), int borderType = BORDER_DEFAULT) ksiz

图像腐蚀 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>//OpenCV highgui 模块头文件 ~ #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>//OpenCV 图像处理头文件 using namespace cv; // 包含 cv 命名空间 int main() //控制台应用程序的入 口 函数,我们的程序从这里开始 { Mat srclmage = imread("G:\\QQ图片201904281

通过阈值化分割可以得到二值图,但往往会出现图像中物体形态不完整,变的残缺,可以通过形态学处理,使其变得丰满,或者去除掉多余的像素.常用的形态学处理算法包括:腐蚀,膨胀,开运算,闭运算,形态学梯度,顶帽运算和底帽运算. 1. 腐蚀 腐蚀操作类似于中值平滑,也有一个核,但不进行卷积运算,而是取核中像素值的最小值代替锚点位置的像素值,这样就会使图像中较暗的区域面积增大,较亮的的区域面积减小.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变小,就像被腐蚀了一样. 进行腐蚀操作的核,不仅可以是

转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/24599073 1.1 开运算(Opening Operation) 开运算(Opening Operation),其实就是先腐蚀后膨胀的过程.其数学表达式如下: 开运算可以用来消除小物体.在纤细点处分离物体.平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积.效果图是这样的: 1.2 闭运算(Closing Operation) 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算(Closing Operation)

转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 一.原理 1.1 形态学概述 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.而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学.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

1.膨胀 所谓的图片的膨胀处理,其实就是在图像的边缘添加像素值,使得整体的像素值扩张,进而达到图像的膨胀效果. 对Z2上元素集合A和结构体元素S,使用S对A进行腐蚀,记作: A⊕S={z|(S)z ∩ A ≠ Ø} 让位于图像圆点的结构元素S在Z平面上移动,如果S的圆点移动到z点时,S与A有公共的交集(非空集),则认为这样的z点构成的集合是S对A的膨胀图像. 函数原型: CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, Inpu