图像形态学主要从图像内提取分量信息,该分量信息通常对表达图像的特征具有重要意义.例如,在车牌号码识别中,能够使用形态学计算其重要特征信息,在进行识别时,只需对这些特征信息运算即可.图像形态学在目标视觉检测.医学图像处理.信息压缩提取等领域都有重要的应用.接下来,这篇随笔介绍使用OpenCV进行图像处理的第七章 图像形态学操作. 7  图像形态学操作 形态学操作主要包括:腐蚀.膨胀.开运算.闭运算.形态学梯度运算.顶帽运算(礼帽运算).黑帽运算等操作.其中,腐蚀和膨胀是形态学中最基本的运算,其他方…

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一…

1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化 参数说明:src传入的图片,op进行变化的方式, kernel表示方框的大小 2.op =  cv2.MORPH_OPEN 进行开运算,指的是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作 3. op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算, 指的是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 开运算:表示的是先进行腐蚀,再进行膨胀操作 闭运算:表示先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 代码: 第一步:使用cv2.imread载入…

1.cv2.dilate(src, kernel, iteration) 参数说明: src表示输入的图片, kernel表示方框的大小, iteration表示迭代的次数 膨胀操作原理:存在一个kernel,在图像上进行从左到右,从上到下的平移,如果方框中存在白色,那么这个方框内所有的颜色都是白色 代码: 1.读取带有毛躁的图片 2.使用cv2.erode进行腐蚀操作 3.使用cv2.dilate进行膨胀操作 import cv2 import numpy as np # 1.读入图片 img…

1.cv2.erode(src, kernel, iteration) 参数说明:src表示的是输入图片,kernel表示的是方框的大小,iteration表示迭代的次数 腐蚀操作原理:存在一个kernel,比如(3, 3),在图像中不断的平移,在这个9方框中,哪一种颜色所占的比重大,9个方格中将都是这种颜色 代码: 1.读取带有毛刺的图片 2.使用cv2.erode进行腐蚀操作,比较不同的kernel对结果的影响 3.读取圆的图片 4.使用cv2.erode进行腐蚀操作,比较不同的迭代次数对结…

图像的形态学操作有基本的腐蚀和膨胀操作和其余扩展形态学变换操作(高级操作)-----开运算,闭运算,礼帽(顶帽)操作,黑帽操作...(主要也是为了去噪声,改善图像) 形态学操作都是用于处理二值图像(其实也可以用于彩图,只是结果....)的,1位白,0位黑... 主要是基于卷积核的操作,设立一个指定大小的核,然后用这个核的中心点(默认的,可以修改)分别在每个像素点对照一遍,如果有与周围的值不同的改变值(1为0,0为1)就是腐蚀操作, 将周围像素的最大值赋给全部像素为膨胀操作,其他高级操作都是在腐蚀…

原文为段立辉翻译,感谢Linux公社此文档为自学转述,如有侵权请联系本人. 目标: • 学习不同的形态学操作,例如腐蚀,膨胀,开运算,闭运算等 • 学习的函数有:cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 等 形态学转换原理:一般情况下对二值化图像进行操作.需要两个参数,一个是原始图像,第二个被称为结构化元素或者核,它是用来决定操作的性质的.基本操作为腐蚀和膨胀,他们的变体构成了开运算,闭运算,梯度等. 1.腐蚀 把前景物体的边界腐蚀掉,但是前景仍然是…

两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀.他们的变化构成了开运算,闭运算,梯度等.下面以这张图为例 1.腐蚀 这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/Test/j.png',0) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('r…

在上一篇深度分析与调优讨论中,我们介绍了高斯模糊,灰度化和Sobel算子.在本文中,会分析剩余的定位步骤. 根据前文的内容,车牌定位的功能还剩下如下的步骤,见下图中未涂灰的部分. 图1 车牌定位步骤 我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看.通过下图可见,Sobel算子有很强的区分性,车牌中的字符被清晰的描绘出来,那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢? 图2 Sobel后效果 我们的车牌定位功能做了个假设,即车牌是包含字符图块的一个最小的外接矩形.在大部分车牌处理中,这个假设都能工作的很好.…

Atitit 图像处理-图像形态学(膨胀与腐蚀) 1.1. 膨胀与腐蚀1 1.2. 图像处理之二值膨胀及应用2 1.3. 测试原理,可以给一个5*5pic,测试膨胀算法5 1.4. Photoshop里面的处理5 1.5. 类库的处理,好像没找到jhlabs,6 1.6. Attilax 源码6 1.1. 膨胀与腐蚀 说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图: 膨胀以后会变成这样: 腐蚀以后则会变成这样: 看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了…