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):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):开:先腐蚀再膨胀,可以去掉目标外的孤立点闭:先膨胀再腐蚀,可以去掉目标内的孔.以下参考论文:<数学形态学在图像处理中的应用> 二值形态学        数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程.其形态算子的实质是表达物体或形状的

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.23二值图像开运算  [函数名称] 二值图像开运算函数OpenOperateProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]  开运算就是先进性一次腐蚀后进行一次膨胀.算法过程如公式2-(27). [函数代码]        ///<summary>        /// Open operate process.        ///</summary>        ///<param name

图像开运算与闭运算定义 二值图像开运算的数学表达式为: g(x, y)=open[f(x, y ), B]=dilate{erode[f(x, y),B],B} 二值图像的开运算事实上就是先作腐蚀运算,再作膨胀运算. 二值图像闭运算的数学表达式为: g(x, y)=close[f(x, y ), B]=erode{dilate[f(x, y),B],B} 二值图像的闭运算事实上就是先作膨胀运算,再作腐蚀运算 private void opening_Click(object sender, Ev

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

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.24二值图像闭运算  [函数名称] 二值图像闭运算函数CloseOperateProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]  闭运算就是先进性一次膨胀后进行一次腐蚀.算法过程如公式2-(28). [函数代码]        ///<summary>        /// Close operate process.        ///</summary>        ///<param na

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

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.27图像加法运算  [函数名称] 图像加法函数AddProcess(WriteableBitmap src, WriteableBitmap addSrc) [函数代码]         /// <summary>         /// Add procession of two images(Both of them should be in same size).         /// </summary>      

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.29图像除法运算  [函数名称] 图像除法函数DivisionProcess(WriteableBitmap src, WriteableBitmap divSrc) [函数代码] /// <summary> /// Division of two images. /// </summary> /// <param name="src">The frist source image.</p

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

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

/* 一.开运算: (1)开运算,其实就是先腐蚀后膨胀的过程. (2)数学表达式:dst = open(src,element) = dilate(erode(src,element)) (3)作用:开运算平滑物体的轮廓,断开较窄的狭颈,消除细的突出物 (4)核心API函数:morphologyEx() [详见<opencv3编程入门> P205 ] (5)morphologyEx()可取标识符 MORPH_OPEN 二.闭运算: (1)闭运算,其实就是先膨胀后腐蚀的过程: (2)数学表达式:

python数字图像处理(18):高级形态学处理   形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot a

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

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

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.21二值图像腐蚀  [函数名称] 二值图像腐蚀函数CorrosionProcess(WriteableBitmap src) [算法说明] 二值图像腐蚀操作属于图像形态学的范畴,形态学运算是只针对二值图像进行,并依据数学形态学(Mathermatical Morphogy)集合论方法发展起来的数字图像处理方法,它主要包括腐蚀,膨胀,开,闭,击中,击不中等. 图像形态学运算,要使用结构元素,所谓结构元素是指具有某种确定形状的基本结构,它的选择

一 简述 最近恶补基础知识,借了<<Verilog传奇>>,<基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计>和<<基千FPGA的数字图像处理原理及应用>>这三本书. <<Verilog传奇>>是关于Verilog基础知识的,总共九章.由于书籍内容太多没时间看,故一般都是了解整本书的大致内容,遇到问题时能回忆起在那看过,再返回来仔细研究.后面两本书是图像处理的FPGA应用,有很多基本的图像处理操作,如常见的直方图技术,各种滤波,图像

0.下定决心 当当入手数字图像处理一本,从此开此正式跨入数字图像处理大门.以前虽然多多少少接触过这些东西,也做过一些相关的事情,但感觉都不够系统,也不够专业,从今天开始,一步一步地学习下去,相信会有成果的. 1.本章知识点结构 下面的思维导图主要用xmind制作.知识点是对第1章的一些个人认为比较重要的知识概括了一下,然后加了自己的一点点理解. 2.书中例子实践 第一个例子,试一试手. function f = twodsin(A, u0, v0, M, N) f = zeros(M, N);

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

[博客导航] [Python相关] 前言 基于Python的数字图像处理,离不开相关处理的第三方库函数.搜索网络资源,列出如下资源链接. Python图像处理库到底用哪家 python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理) Python各类图像库的图片读写方式总结 Python3教程 20个必不可少的Python库,列出了库的简介,值得阅读 Python 常用的标准库以及第三方库有哪些? 很全面,像是字典,但没有深入的介绍. 2017最受欢迎的15大Python库有哪些?有较为详细的介

写在前面的话 数字图像处理系列的学习笔记是作者结合上海大学计算机学院<数字图像处理>课程的学习所做的笔记,使用参考书籍为<冈萨雷斯数字图像处理(第二版)(MATLAB版)>,同时学习过程中会参考网络学习资源.对于数字图像处理的学习不可能仅仅依靠作者所写的这一系列笔记,而是需要花时间和精力学习,本文只可作参考和交流之用.由于涉及此学科不久,在学习过程中难免存在错误,请读者不吝赐教. 数字图像处理绪论 数字图像处理(DIP)的研究目标和处理对象: DIP的研究目标是获取信息,处理对象是