摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀>,作者: eastmount . 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法,基础性知识希望对您有所帮助. 1.基础理论 2.图像腐蚀代码实现 3.图像膨胀代码实现 一. 基础知识 (注:该部分参考作者论文<一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法>) 图像的膨胀(Dilation)和腐…
图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大:腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小. 1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下: 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫…
模式转化: PIL模式转化:将图片转化成其他模式 # 我们将image图像转化为灰度图像(python) from PIL import Image img = Image.open('c:\\1.JPG') img.show() # 图像的打开展示 # L = I.convert('L') # PIL的九种不同模式:1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F # 模式转化语句 L = img.convert('I') w,h = img.size # 图尺寸 mode = im…
使用python进行图像处理时有三种库可以使用分别是:PIL.matplotlib.pyplot.opencv(opencv未接触) 注意:matplotlib读取进来的图片是unit8,0-255范围 PIL是有自己的数据结构的,但是可以转换成numpy数组,转换后的数组为unit8,0-255    opencv读进来的是numpy数组,类型是uint8,0-255    matplotlib和PIL读入的都是RGB顺序,而opencv读入的是BGR顺序 1,PIL库 2.matplotli…
前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…
前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…
前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…
摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像开运算.图像闭运算和梯度运算 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 九.形态学之图像开运算.闭运算.梯度运算>,作者:eastmount. 数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论.其基本的运算包括:腐蚀和膨胀.开运算和闭运算.骨架抽取.极限腐蚀.击中击不中变换.形态学梯度.Top-hat变换.颗粒分析.流域变…
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…
图像腐蚀和图像膨胀是图像中两种最基本形态学操作. ,-), ,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() ); ,-), ,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() ); 可见,腐蚀和膨胀的参数完全一样. 参数: src:原…