建议大家看看网络视频教程:http://www.opencvchina.com/thread-886-1-1.html    腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作,比如下面的一副16*16的灰度图. 它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为:       我们定义一个5*5的结构元素,该结构元素用5*5的矩阵表示,其中为1的单元,表示该单元在结构元素中有效,另外还定义一个锚点,坐标为(2,2),在单元格中用蓝色表示. 腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素的锚点位置对齐图像的像素,然后…

顺便又复习了一下cvcopy如何进行图像拼接(最近觉得打开多幅图像分别看不如缩小掉放拼接到一幅图像上对比来的好) 首先把拼接的目标图像设置兴趣区域ROI,比如我有一个total,要把a.b.c分别从左到右拼接到total上,那就分三次对total设置敢兴趣区域ROI(注意不是对a.b.c设置),然后再用cvcopy复制过去,如果要加文字可以在复制之前预先把文字加到a.b.c上 然后就是图像的腐蚀和膨胀,可以自定义一个kernel 代码: #include<cv.h> #include<h…

先对一副灰度图像进行腐蚀操作,然后在腐蚀后的图像上再进行膨胀操作,我们定义这个操作为开操作. 先对一副图像进行膨胀操作,然后在膨胀后的图像上再进行腐蚀操作,我们定义这个操作为闭操作.       开操作可以去掉场景中一些孤立的点,而闭操作通常可以填充前景中一些小洞,通常通过这两种操作,使得图像看起来更圆润光滑一点. 在opencv中,我们通过函数 cv::morphologyEx(Image, resOpen, cv::MORPH_OPEN, element ); cv::morphologyE…

通过使用不同的结构元素来进行膨胀腐蚀操作,可以检测图像中的角点,下面就一步一步看这个算法如果实现角点检测. 原图像: 首先我们创建四个结构元素 先用十字结构元素对原图像进行膨胀操作,得到下面的图像 再对这个图像用钻石型结构元素进行腐蚀操作,得到图像1,如下图所示: 接着,我们对原图像用X型结构元素进行膨胀操作,得到: 我们再用方形结构元素对上面图像进行腐蚀操作,得到图像2 最后我们用图像2减去图像1,就可以得到角点位置: 程序源码:工程FirstOpenCV5…

1.图像的腐蚀 图像的腐蚀和膨胀都是相对于像素值高(白色方向)说的,腐蚀简单的说就是白色”被腐蚀“了,也就是像素值低(黑色方向)的变多,白色变少. 腐蚀的原理是利用一个内核对图像进行卷积(扫描),内核中有一个点被定义为锚点,然后提取内核覆盖区域的像素最小值(黑色方向)来替换锚点位置的像素值,所以扫描过后黑色变多. 代码: Mat img = imread("img.jpg"); imshow("src", img); Mat erodeElement = getSt…

背景知识 腐蚀与膨胀基本原理:就是用一个特定的结构元素来与待处理图像按像素做逻辑操作:可以理解成拿一个带孔的网格板(结构元素矩阵中元素为1的为孔)盖住图像的某一部分,然后按照各种不同的观察方式来确定操作类型. 比如:腐蚀操作就是拿这个结构元素的中心位置(假设参与逻辑计算的元素对应与二维矩阵中元素为1的点,即网格板上的孔),在图像上移动时,如果透过所有的孔都能看到底下的图像,那么这个中心点处的图像就保留,否则去除. 腐蚀 图像腐蚀运算定义 二值图像腐蚀运算的数学表达式为 g(x,y)=erode[…

腐蚀膨胀是图像形态学比较常见的处理,腐蚀一般可以用来消除噪点,分割出独立的图像元素等. 一般腐蚀操作对二值图进行处理,腐蚀操作如下图,中心位置的像素点是否与周围领域的像素点颜色一样(即是否是白色点,即值是否为255),若一致,则保留,不一致则该点变为黑色(值即为0) opencv中的腐蚀操作: CVAPI(void) cvErode( const CvArr* src, CvArr* dst, IplConvKernel* element CV_DEFAULT(NULL), ) ); 前两个参数…

图像基本操作 一.访问和修改像素值 先来理解一下,图像与一般的矩阵或张量有何不同(不考虑图像的格式,元数据等信息).首先,一张图像有自己的属性,宽,高,通道数.其中宽和高是我们肉眼可见的属性,而通道数则是图像能呈现色彩的属性.我们都知道,光学三原色是红色,绿色和蓝色,这三种颜色的混合可以形成任意的颜色.常见的图像的像素通道也是对应的R,G,B三个通道,在OpenCV中,每个通道的取值为0-255.(还有RGBA,YCrCb,HSV等其他图像通道表示).即,一般彩色图像读进内存之后是一个h * w…

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_…

在图像处理中,目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest),这是后期图像处理的基础,在获取ROI后,进行一些列的处理.ROI区域在Opencv中就是Rect,先构建Rect,然后给予ROI一些特点,形成了图像掩膜. 一.ROI创建 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows)); //方法二 imageROI=Image(Range(,+logoI…