如果您覺得本文不錯！記得點贊哦！ 一. 圖像形態學簡介： 經驗之談：形態學操作一般作用於二值圖像，來連接相鄰的元素（膨脹）或分離成獨立的元素（侵蝕）。 ...

　　我在兩年前的博客里曾經寫過 SSE圖像算法優化系列七：基於SSE實現的極速的矩形核腐蝕和膨脹（最大值和最小值）算法 一文，通過SSE的優化把矩形核心的腐蝕和膨脹做到了不僅和半徑無關，而且速度也相 ...

圖像腐蝕和圖像膨脹是圖像中兩種最基本形態學操作。 可見，腐蝕和膨脹的參數完全一樣。 參數： src:原圖像。 dst：目標圖像。 element:腐蝕操作的內核。 ...

　　Euclidean distance map（EDM)這個概念可能聽過的人也很少，其主要是用在二值圖像中，作為一個很有效的中間處理手段存在。一般的處理都是將灰度圖處理成二值圖或者一個二值圖處理成另 ...

　　 因未測試其他作者的算法時間和效率，本文不敢自稱是最快的，但是速度也可以肯定說是相當快的，在一台I5機器上占用單核的資源處理 3000 * 2000的灰度數據用時約 20ms，並且算法和核心的大小 ...

一、腐蝕(Erode) 　　取符合模板的點, 用區域最小值代替中心位置值(錨點) 　　作用： 平滑對象邊緣、弱化對象之間的連接。 opencv 中相關函數：(erode) View Code 二、 膨脹(Dilate) 　　實現： 使用 ...