膨胀.腐蚀.开.闭运算是数学形态学最基本的变换. 本文主要针对二值图像的形态学 膨胀:把二值图像各1像素连接成分的边界扩大一层(填充边缘或0像素内部的孔): B=[0 1 0      1 1 1      0 1 0]; A2=imdilate(A1,B);%图像A1被结构元素B膨胀 腐蚀:把二值图像各1像素连接成分的边界点去掉从而缩小一层(可提取骨干信息,去掉毛刺,去掉孤立的0像素): %strel函数的功能是运用各种形状和大小构造结构元素 se1=strel('disk',5);%这里是创

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]--------------------------

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("E:/opencv3.2/TestOpenCVInstall/Debug/Test.jpg"); if (!src.data) { printf("could not load image..

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

一.膨胀腐蚀学习笔记 二.代码及结果分享 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //定义腐蚀函数 void myErode(Mat Src, Mat Tem, Mat Dst) { int m = (Tem.rows - 1) / 2; int n = (Tem.cols - 1) / 2; for (int i = m; i < S

一.分析 贴出应用图片以供直观了解 红色部分,因图而异(某些参数,根据图片的不同需要进行相应的修改) 二.代码 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; void main(){ Mat img=imread("E://9.jpg"); ; //二值化最小阈值 if(!img.empty()){ //二值化 thres

一.膨胀腐蚀概述(对高亮部分进行操作) 二.膨胀 三.腐蚀 四.代码 1.查看结构元素 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; void main(){ Mat element=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(,)); Mat element2=getStructuringElement(MORPH_C

一.高斯平滑(模糊) def gaussian_blur(image): # 设置ksize来确定模糊效果 img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) cv.imshow('img', img) # 不通过ksize来设置高斯核大小,通过设置高斯分布公式中的sigma img2 = cv.GaussianBlur(image, (0, 0), 1) cv.imshow('img2', img2) 在高斯平滑中,高斯核中所有数字加起来应该为1,这样才能保证图片只

转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 一.原理 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:二值腐

腐蚀erode.膨胀dilate 腐蚀和膨胀是针对图像中的白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色的.除了输入输出图像外,还需传入模板算子element,opencv中有三种可以选择:矩形MORPH_RECT,交叉形MORPH_CROSS,椭圆形MORPH_ELLIPSE.Matlab中会有更多一点的模板. 例如: Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(,)); erode(srcImage,dstImage,element); im

1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化 参数说明:src传入的图片,op进行变化的方式, kernel表示方框的大小 2.op =  cv2.MORPH_OPEN 进行开运算,指的是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作 3. op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算, 指的是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 开运算:表示的是先进行腐蚀,再进行膨胀操作 闭运算:表示先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 代码: 第一步:使用cv2.imread载入

试验很简单,取二值图像的质心,三种方法做比较 1.完全采用矩阵性能不做任何循环操作,对find后的值进行除法与取余操作,从而得到centroid 2.完全采用循环操作,最简单明了 3.结合1,2,对每一列进行find,省去与除法与取余的计算时间 分析 试验证明 矩阵小的情况下,2是最优的,1与3差不多是2的三倍 矩阵中大情况下,三种方法时间一样 当处理大矩阵时,方法3具有明显的优势,1,2差不多是3的两倍倍时间 所以我采用了方法2,简单明了,效率也可以. 测试代码 M = 9000; N = 1

有时候要将二值化图像中最大的连通域保存下来.以下函数提供了一种方法: %function [img]=maxLianTongYu(I):求图像中最大的连通域 %输入:I 输入图像 %输出:img 仅包括最大连通域的图像 function [img]=maxLianTongYu(I) if length(size(I))>2 I = rgb2gray(I); end if ~islogical(I) imBw = im2bw(I); %转换为二值化图像 else imBw = I; end imB

static void Main(String[] args) { Mat img = CvInvoke.Imread(); Mat d = new Mat(); Mat e = new Mat(); Mat element = CvInvoke.GetStructuringElement(ElementShape.Rectangle, , ),,-)); CvInvoke.Dilate(img, d, element, , -),,BorderType.Default,,,)); CvInvo

Mat dilateimg; Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(canny, dilateimg, element); erode(dilateimg, dilateimg,element); imshow("dilateimg", dilateimg); waitKey();

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

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

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

在上一篇深度分析与调优讨论中,我们介绍了高斯模糊,灰度化和Sobel算子.在本文中,会分析剩余的定位步骤. 根据前文的内容,车牌定位的功能还剩下如下的步骤,见下图中未涂灰的部分. 图1 车牌定位步骤 我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看.通过下图可见,Sobel算子有很强的区分性,车牌中的字符被清晰的描绘出来,那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢? 图2 Sobel后效果 我们的车牌定位功能做了个假设,即车牌是包含字符图块的一个最小的外接矩形.在大部分车牌处理中,这个假设都能工作的很好.

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等