) 形態學梯度(膨脹圖與腐蝕圖之差) 頂帽(原圖像與開運算之差) 黑帽(閉運算與原圖像之差 ...
圖像膨脹和腐蝕 圖解 原理及python實現 更多內容:圖像膨脹和腐蝕原理及python實現 opencv中膨脹和腐蝕函數 dilation cv.dilate img, kernel 膨脹 erosion cv.erode img, kernel 腐蝕 實驗 輸出結果類似於上圖 cv.erode 函數參數 :kernel講解 這個核也叫結構元素,因為形態學操作其實也是應用卷積來實現的。結構元素可 ...
2020-03-30 18:16 0 620 推薦指數:
) 形態學梯度(膨脹圖與腐蝕圖之差) 頂帽(原圖像與開運算之差) 黑帽(閉運算與原圖像之差 ...
一、開運算 開運算,就是先腐蝕后膨脹的過程 數學表達式: dst = open(src,element) = dilate(erode(src, element)) 開運算可以用來消除小物體,在纖細點處分離物體,並且在平滑較大物體的邊界的同時不明顯改變其面積。 二、閉運算 閉 ...
一、形態學其他操作(用的不多,如果忘了也可以通過膨脹腐蝕得到相同效果) 1.開運算 2.閉運算 3.形態學梯度 4.頂帽 5.黑帽 二、小應用(找出差異,對差異進行操作) ...
開運算:先腐蝕后膨脹。 能夠排除小亮點。 閉運算:先膨脹后腐蝕。 能夠排除小黑點。 形態學梯度:膨脹圖 — 腐蝕圖。 對二值圖像進行這一操作,可將圖塊的邊緣突出出來,故可用來保留物體邊緣輪廓。 頂帽:原圖 — 開運算結果。 可以認為是找到那些被開運算排除的小 ...
上篇文章中,我們重點了解了腐蝕和膨脹這兩種最基本的形態學操作,而運用這兩個基本操作,我們可以實現更高級的形態學變換。 所以,本文的主角是OpenCV中的morphologyEx函數,它利用基本的膨脹和腐蝕技術,來執行更加高級的形態學變換,如開閉運算、形態學梯度、“頂帽”、“黑帽 ...
前文傳送門: 「Python 圖像處理 OpenCV (1):入門」 「Python 圖像處理 OpenCV (2):像素處理與 Numpy 操作以及 Matplotlib 顯示圖像」 「Python 圖像處理 OpenCV (3):圖像屬性、圖像感興趣 ROI 區域及通道處理 ...
如下: 1,定義結構元素 2,腐蝕和膨脹 3,開運算和閉運算 4,禮帽/頂帽,黑帽算法 5,梯 ...
形態學操作是根據圖像形狀進行的簡單操作。一般情況下對二值化圖像進行的操作。 膨脹:減少亮區; 腐蝕:擴大亮區 結構化元素 構建核的形狀和大小方法:cv2.getStructuringElement() cv2.getStructuringElement ...