问题提出:求下图中楔形缺口到圆心的最短距离. [涉及知识点讲解] 一.Region特征算子 在图形窗口中用鼠标单击选中某个Region,然后点击菜单栏的“打开特征检测”图标,就可以看到当前Region的所有特征了. 由特征检测页面可知,Region的特征很多,如何知道用什么算子可以获得这些特征呢? ① 鼠标放在特征上悬停. ② region_features 二.形态学算子(以下面四个为例) dilation_circle erosion_circle opening_rectangle1…

一: 查看阈值之后的region特征,可以通过特征检测来看,在工具栏上 region特征分三部分: 1.基础特征: region面积,中心,宽高,左上角及右下角坐标,长半轴短半轴椭圆方向,洞数及其面积,粗糙度,联通数,最大半径,方向等. 2.开关特征:外接圆半径,内接圆半径,圆度,紧密度,长度,矩形度,凸性,偏心率,蓬松度(bulkiness),外接矩形的方向及两边长度等. 3.几何矩特征:二阶矩,三阶矩,主惯性轴等. region特征选取,使用select_shape,应用前确定是连通域con…

名称 标识符 作用 原理 腐蚀 MORPH_ERODE 膨胀 MORPH_DILATE 开运算 MORPH_OPEN 消除细白点 先腐蚀后膨胀 闭运算 MORPH_CLOSE 消除小黑洞 先膨胀后腐蚀 形态学梯度 MORPH_GRADIENT 保留边缘轮廓 膨胀图-腐蚀图 顶帽 MORPH_TOPHAT 突出亮轮廓 原图-开运算图 黑帽 MORPH_BLACKHAT 突出暗轮廓 闭运算图-原图 函数:morphologyEx( InputArray src, OutputArray dst, i…

腐蚀.膨胀.开运算(先腐蚀后膨胀).闭运算(先膨胀后腐蚀) 以halcon自带案例ball.hdev为例(开运算),注意代码有所缩减.关于sort_region函数,参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_13849dbbc0102xhts.html dev_update_window ('off') //停止更新窗体 dev_close_window () //关闭窗体 dev_open_window (, , , , 'black', WindowID) //创建窗…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 形态学操作简单来说,就是改变物体的形状,下面学习一下,首先本文的目录如下: 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,梯度运算 6,形态学运算 检测边和角点(1,检测边缘 : 2,检测拐角) 1,定义结构元素 形态学操作的原理:在特殊领域运算形式--结构元素(S…

select_shape_proto是一个非常有用的region筛选算子,但是由于难以理解,因此一般人使用得不是太多. 算子签名如下: select_shape_proto(Regions, Pattern : SelectedRegions : Feature, Min, Max : ) 其中Feature可以取这7种模式:'distance_center'.'distance_contour'.'distance_dilate'.'fits'.'overlaps_rel'.'overlaps…

摘    要:本实验主要实现形态学图像处理.主要验证图像集合的交并补运算.膨胀和腐蚀处理并利用图像集合的运算,实现形态学边界抽取算法并进行特征边界抽取.同时将膨胀和腐蚀扩展至灰度图像,编写函数实现灰度图像形态学梯度公式和Tophat变换公式,最后对形态学梯度变换和Tophat变换后的输出图像进行比较. 1 形态学 形态学(motphology)一词通常代表生物学的一个分支.它是研究动物和植物的形态和结构的学科.我们在这里使用同一词语表示数学形态学的内容,将数学形态学(mathenmfical  …

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"等等. 第二件事,是浅墨想跟大家做一个关于OpenCV系列文章的书写内容和风格的思想汇报. 是这样的,浅墨发现最近几期写出来的文章有些偏离自己开始开这个专栏的最初的愿望--原理和概念部分占的…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23184547 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.8 上篇文章中,我们重点了解了腐蚀和…

当我们想要提取Region时,图像处理后,往往存在几个类似的Region,此时,需要根据Region的一些特殊特征,来选择指定的Region. 求Region指定特征值:region_features(Regions : : Features : Value) 根据特征值选择区域:select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) Region特征一览: 特征 英 译 备注 area Area of…

转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/24599073 1.1 开运算(Opening Operation) 开运算(Opening Operation),其实就是先腐蚀后膨胀的过程.其数学表达式如下: 开运算可以用来消除小物体.在纤细点处分离物体.平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积.效果图是这样的: 1.2 闭运算(Closing Operation) 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算(Closing Operation)…

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亮点. 黑帽:闭运算结果 — 原图. 可以认为是找到那些被闭运算排除的小黑点. 为了方便,opencv 将这些操作集合到了一个函数中 morphologyEx.要实现不同操作,仅需改变其第三个成员变量 形态学运算标识符. 形态学滤波:morp…

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算…

1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面. 形态学是图像处理中非常重要的概念,对二值图像而言,可由简单的膨…

提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍使用OpenCV-Python进行形态学处理 本文不介绍形态学处理的基本概念,所以读者需要预先对其有一定的了解. 定义结构元素 形态学处理的核心就是定义结构元素,在OpenCV-Python中,可以使用其自带的getStructuringElement函数,也可以直接使用NumPy的ndarray来定义一个结构元素.首先来看用getStructuringElement函数定义一个结构元素: element = cv2.getStructurin…

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简…

1.介绍 在大部分传统机器学习场景里,我们先经过特征工程等方法得到特征表示,然后选用一个机器学习算法进行训练.在训练过程中,表示事物的特征是固定的. 后来嘛,后来深度学习就崛起了.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是--深度学习能够自动提取特征.如果你是从 DNN 开始了解深度学习,你会对 "深度学习能够自动提取特征" 很迷茫.但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的,你就会很自然地理解 "深度学习能够自动提取特征". 2.提取特征 CNN 网络主要有两个算子,…

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5017428.html 1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方…

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…

原文地址:http://blog.sina.com.cn/wind8961 函数功能: 对二值图像进行数学形态学(Mathematical Morphology)运算. 语法格式: BW2 = bwmorph(BW,operation) 对二值图像进行指定的形态学处理. BW2 = bwmorph(BW,operation,n) 对二值图像进行n次指定的形态学处理. n可以是Inf(无穷大),这意味着将一直对该图像做同样的形态学处理直到图像不再发生变化. operation是一个字符串, 用于指…

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…

本篇文章中,我们一起探究了图像处理中,最基本的形态学运算--膨胀与腐蚀.浅墨在文章开头友情提醒,用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚,毁三观的,不建议尝试.......... 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 形态学概述 形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构,而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学,下面一起来了解数学形态学的概念. 数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在…

常用形态学操作函数(转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c52e9e20100e5if.html) 1.dilate函数 该函数能够实现二值图像的膨胀操作,有以下形式: BW2=dilate(BW1,SE) BW2=dilate(BW1,SE,-,n) 其中:BW2=dilate(BW1,SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作.输入图像BW1的类型为double或unit8,输出图像BW2的类型为unit8.BW2=dilate(BW…

腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算. 腐蚀和膨胀是针对白色部分(高亮部分)而言的. 膨胀就是对图像高亮部分进行"领域扩张",效果图拥有比原图更大的高亮区域:腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食,效果图拥有比原图更小的高亮区域. 膨胀 膨胀就是求局部最大值的操作,从图像直观看来,就是将图像光亮部分放大,黑暗部分缩小. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespa…

概述 为什么使用集合运算: 在集合运算中比联接查询和EXISTS/NOT EXISTS更方便. 并集运算(UNION) 并集:两个集合的并集是一个包含集合A和B中所有元素的集合. 在T-SQL中.UNION集合运算可以将两个输入查询的结果组合成一个结果集.需要注意的是:如果一个行在任何一个输入集合中出现,它也会在UNION运算的结果中出现.T-SQL支持以下两种选项: (1)UNION ALL:不会删除重复行 -- union all select country, region, city f…

参考文献:数字图像处理(第三版) 何东健 西安电子科技大学出版社 二值形态学中的运算对象是集合, 但实际运算中, 当涉及两个集合时并不把它们看作是互相对等的. 一般设A为图像集合, S为结构元素, 数学形态学运算是用S对A进行操作. 结构元素本身也是一个图像集合, 不过通常其尺寸要比目标图像小得多. 对结构元素可指定一个原点, 将其作为结构元素参与形态学运算的参考点. 原点可包含在结构元素中, 也可不包含在结构元素中, 但运算的结果常不相同. 以下用黑点代表值为1的区域, 白点代表值为0的区域,…

opencv-学习笔记(4)形态学转变 本章讲了几种形态学操作 腐蚀erode 膨胀dilate 开运算MORPH_OPEN 闭运算MORPH_CLOSE 形态学梯度MORPH_GRADIENT 礼帽MORPH_TOPHAT 黑帽子MORPH_BLACKHAT 腐蚀erode 首先卷积核滑动,如果对应的原图像所有像素都是1,中心元素就保持,否则为0 随着卷积核的靠近前景的所有像素都会被腐蚀-变0. 我们可以去除白噪声,也可以断开两个连在一起的物体 import cv2 import numpy…

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.75灰度图像的形态学算法 前面章节中介绍了二值图像的形态学算法,这里讲一下灰度图的形态学算法,主要是公式,代码略. 1,膨胀算法 2,腐蚀算法 3,开运算 开运算:先进行一次腐蚀运算,接着进行一次膨胀运算. 4,闭运算 闭运算即:先进行一次膨胀运算,接着进行一次腐蚀运算. 以上就是灰度图像的形态学算法.  最后,分享一个专业的图像处理网站(微像素),里面有很多源代码下载: http://www.zealpixel.com/portal.p…

概述 为什么使用集合运算: 在集合运算中比联接查询和EXISTS/NOT EXISTS更方便. 并集运算(UNION) 并集:两个集合的并集是一个包含集合A和B中所有元素的集合. 在T-SQL中.UNION集合运算可以将两个输入查询的结果组合成一个结果集.需要注意的是:如果一个行在任何一个输入集合中出现,它也会在UNION运算的结果中出现.T-SQL支持以下两种选项: (1)UNION ALL:不会删除重复行 -- union all select country, region, city f…

中心思想 继Relation Network实现可学习的nms之后,MSRA的大佬们觉得目标检测器依然不够fully learnable,这篇文章类似之前的Deformable ROI Pooling,主要在ROI特征的组织上做文章,文章总结了现有的各种ROI Pooling变体,提出了一个统一的数学表达式,藉由这个表达式,提出完全可学习,无人工设计的Region特征,据Han Hu大佬的讲座所说,这篇文章现在只是提出了一种行得通的方案,还没有研究清楚,性能比Deformable Conv那篇文…