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。 膨胀:减少亮区; 腐蚀:扩大亮区 结构化元素 构建核的形状和大小方法:cv2.getStructuringElement() cv2.getStructuringElement ...
原图: 开运算: 先腐蚀后膨胀叫开运算 因为先腐蚀会分开物体,这样容易记住 ,其作用是:分离物体,消除小区域。这类形态学操作用cv .morphologyEx 函数实现: 下面两份代码分别对应通过先腐蚀后膨胀的效果 和 直接通过开运算的效果 可以看到两者差别不大。 闭运算 先膨胀后腐蚀 先膨胀会使白色的部分扩张,以至于消除 闭合 物体里面的小黑洞,所以叫闭运算 可以看出左侧原图中的黑点,通过闭运算 ...
2019-09-03 10:45 0 512 推荐指数:
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。 膨胀:减少亮区; 腐蚀:扩大亮区 结构化元素 构建核的形状和大小方法:cv2.getStructuringElement() cv2.getStructuringElement ...
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 ...
一、开运算 开运算,就是先腐蚀后膨胀的过程 数学表达式: dst = open(src,element) = dilate(erode(src, element)) 开运算可以用来消除小物体,在纤细点处分离物体,并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。 二、闭运算 闭 ...
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 ...
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 ...
腐蚀与膨胀 膨胀(求局部最大值)(dilate函数) 腐蚀(求局部最小值)(erode) 腐蚀与膨胀滑动条实例 开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽(morphologyEx函数) 开运算(先腐蚀后膨胀) 闭运算(先膨胀后腐蚀 ...
开运算:先腐蚀后膨胀,作用是使狭窄的白色连接断开,消除白点。 闭运算:先膨胀后腐蚀,作用是使狭窄的白色连接弥合,消除黑点。 开运算和闭运算是对偶的,然而与腐蚀膨胀不同的是,对于某图像应用多次开或闭运算,和只进行一次运算的效果相同。 一、MATLAB实现 ...