) 形态学梯度(膨胀图与腐蚀图之差) 顶帽(原图像与开运算之差) 黑帽(闭运算与原图像之差 ...
图像膨胀和腐蚀 图解 原理及python实现 更多内容:图像膨胀和腐蚀原理及python实现 opencv中膨胀和腐蚀函数 dilation cv.dilate img, kernel 膨胀 erosion cv.erode img, kernel 腐蚀 实验 输出结果类似于上图 cv.erode 函数参数 :kernel讲解 这个核也叫结构元素,因为形态学操作其实也是应用卷积来实现的。结构元素可 ...
2020-03-30 18:16 0 620 推荐指数:
) 形态学梯度(膨胀图与腐蚀图之差) 顶帽(原图像与开运算之差) 黑帽(闭运算与原图像之差 ...
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 ...
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 二、小应用(找出差异,对差异进行操作) ...
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 ...
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 ...
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 ...
如下: 1,定义结构元素 2,腐蚀和膨胀 3,开运算和闭运算 4,礼帽/顶帽,黑帽算法 5,梯 ...
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 ...