腐蚀与膨胀(Eroding and Dilating) 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV提供的两种最基本的形态学操作,腐蚀与膨胀( Erosion 与 Dilation): erode dilate 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV . 形态学操作 简单来讲,形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作.通过将 结构元素 作用于输入图像来产生输出图像. 最基本的形态学操作有二:腐蚀与膨胀(Erosion 与 D…

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "highgui.h" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> using namespace cv; /// 全局变量 Mat src, erosion_dst, dilation_dst; ; ; ; ; ;…

转自:OpenCV 教程 另附:计算机视觉:算法与应用(2012),Learning OpenCV(2009) 平滑图像:滤波器 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到).平滑处理时需要用到一个 滤波器 .最常用的滤波器是 线性 滤波器.不妨把 滤波器 想象成一个包含加权系数的窗口,当使用这个滤波器平滑处理图像时,就把这个窗口滑过图像. 归一化滤波器 (Normalized…

转载请注明出处:http://xiahouzuoxin.github.io/notes 腐蚀与膨胀 腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最主要的操作,之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算. 腐蚀和膨胀的应用非常广泛,并且效果还非常好: 腐蚀能够切割(isolate)独立的图像元素,膨胀用于连接(join)相邻的元素,这也是腐蚀和膨胀后图像最直观的展现 去噪:通过低尺寸结构元素的腐蚀操作非常easy去掉分散的椒盐噪声点 图像轮廓提取:腐蚀操作 图像切割 等等...(在文后给出一则简单有用…

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…

腐蚀与膨胀 膨胀(求局部最大值)(dilate函数) #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> //-----------------------------------[命名空间声明部分]--------------------------…

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…

腐蚀和膨胀属于形态学操作. 腐蚀和膨胀 腐蚀是指:将卷积核B滑过图像A,找出卷积核区域内最小像素值作为锚点像素值.这一操作可以扩大低像素值区域. 膨胀是指:将卷积核B滑过图像A,找出卷积核区域内最大像素值作为锚点像素值.这一操作可以缩小低像素值区域. 通过前面的卷积可以看出,膨胀相当于"最大值"滤波器,腐蚀相当于"最小值"滤波器.滤波器的形状我们可以自己定义. 其他形态学操作 开运算 先对图像腐蚀,再膨胀 \[ \texttt{dst} = \mathrm{open…

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 首先什么是图像形态学?额,这个抄下百度到的答案.基本思想:    用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状已达到对图像分析和识别的目的,形态学图像处理表现为一种领域运算方式(这个和前面的模糊运算是一样的运算方式),效果取决于结构元素(就是前面smooth里面的核)的大小,内容以及逻辑运算的性质.看了这些定义是不是很晕,对很晕...我比较关心的是它的用途和怎么计算.    用途是:简化图像数据,保持他们基本的形状特性,并出去不相干的结构.    基本…

腐蚀:去除图像表面像素,将图像逐步缩小,以达到消去点状图像的效果:作用就是将图像边缘的毛刺剔除掉 膨胀:将图像表面不断扩散以达到去除小孔的效果:作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉 使用相同次数的腐蚀和膨胀,可以使目标表面更平滑:但也有场景限制,就是如果去噪不干净的话,会出现意想不到的结果,尽量别使用 大概的效果,适合降噪比较干净的图 // 图像腐蚀/膨胀处理 public void erodeImg() { Mat outImage = new Mat(); // size 越小,腐蚀的单位…