本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作,膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作. 什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 腐蚀 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程.可以用来消除小且无意义的物体.用3X3的结构元

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

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

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

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

1.图像膨胀的Matlab实现: 可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数,即待处理的输入图像和结构元素对象.结构元素对象可以是strel函数返回的对象,也可以是一个自己定义的表示结构元素邻域的二进制矩阵.此外,imdilate还可以接受两个可选参数:PADOPT(padopt) ——影响输出图片的大小.PACKOPT(packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像).举个实例如下: 步骤1,首先创建一个包含矩形对象的二值图像矩阵.

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

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

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

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

本篇文章我要写的是基于的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,,腐蚀在二值图像的基础上做"收缩"或"细化"操作,膨胀在二值图像的基础上做"加长"或"变粗"的操作.那么什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 上一篇我是直接用MATLAB处理后的

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化.只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化. 是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52643188 前期准备,需要两个东西 1. 模型的描述文件 deploy.prototxt 2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel (此处用的examples中的mnist里的) 第一步: 在创建D:\caffe-master\matla

利用腐蚀膨胀操作实现对椭圆周围线条的消除,椭圆的大小不变 代码如下: #include "cv.h" #include "highgui.h" int main() { IplImage *img,*img_erode,*img_dilate; img = cvLoadImage("test.jpg"); img_erode = cvCreateImage(cvGetSize(img),,); img_dilate = cvCreateImage

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

FPGA图像仿真平台 1 引言 在使用modelsim进行图像算法的功能仿真时,无法得到图像的实时预览,因此直观性有所欠缺.因此可配合matlab使用,通过modelsim读出txt格式的图像,利用matlab进行转换与显示,从而既可验证时序关系,又可直观看到算法的效果. 2 matlab代码 2.1 图片读取及通道转换 注意事项:图片与程序需放到同一文件夹内 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ProjectName : ycbcrcode

代码演示 % 基于栅格地图的机器人路径规划算法 % 第1节:利用Matlab快速绘制栅格地图 clc clear close all %% 构建颜色MAP图 cmap = [1 1 1; ... % 1-白色-空地 0 0 0; ... % 2-黑色-静态障碍 1 0 0; ... % 3-红色-动态障碍 1 1 0;... % 4-黄色-起始点 1 0 1;... % 5-品红-目标点 0 1 0; ... % 6-绿色-到目标点的规划路径 0 1 1]; % 7-青色-动态规划的路径 % 构