腐蚀与膨胀是形态学滤波.其中,腐蚀是最小值滤波,膨胀是最大值滤波,即分别选取内核中的最小值与最大值赋值给锚点.若内核为 N×1 或 1×N 形状,可用于横纵方向直线检测. 膨胀:dilate 函数 void dilate (InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, co

An image is represented by a binary matrix with 0 as a white pixel and 1 as a black pixel. The black pixels are connected, i.e., there is only one black region. Pixels are connected horizontally and vertically. Given the location (x, y) of one of the

本篇文章中,我们一起探究了图像处理中,最基本的形态学运算--膨胀与腐蚀.浅墨在文章开头友情提醒,用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚,毁三观的,不建议尝试.......... 一.理论与概念讲解--从现象到本质 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

目录 1. 膨胀与腐蚀的原理 2. 膨胀的具体实现 1) OpenCV实现 2) C/C++实现 3) 验证与结果 3. 腐蚀的具体实现 1. 膨胀与腐蚀的原理 膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作.在笔者之前的文章<图像的卷积(滤波)运算(一)--图像梯度>.<图像的卷积(滤波)运算(二)--高斯滤波>具体介绍了图像卷积\滤波的具体的概念与操作,图像的膨胀与腐蚀其实也是一种类似的卷积操作.其卷积操作非常简单,对于图像的每个像素,取其一定的邻域,计算最大值/最小值作为新图

//名称:膨胀 //日期:12月21日 //平台:QT5.7.1+opencv3.2.0 /* 膨胀(dilate)的含义: 膨胀就是求局部最大值的操作,就是将图像(或图像的一部分,A)与核 B 进行卷积 膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分. 膨胀将图像中的高亮部分进行膨胀,类似于“领域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域 */ /*膨胀核心API函数: 函数原型: void dilate(InputArray src,OutputArray dst,InputArray ker

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

常用形态学操作函数(转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c52e9e20100e5if.html) 1.dilate函数 该函数能够实现二值图像的膨胀操作,有以下形式: BW2=dilate(BW1,SE) BW2=dilate(BW1,SE,-,n) 其中:BW2=dilate(BW1,SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作.输入图像BW1的类型为double或unit8,输出图像BW2的类型为unit8.BW2=dilate(BW

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

最近遇到加载的bmp图片出现失真问题,查找得知需要用SetStretchBltMode函数设置拉伸模式. 函数原型:int SetSTretchBltMode(HDC hdc, int iStretchMode) 参数: hdc:设备环境句柄. LStretchMode:指定拉伸模式.它可以取下列值,这些值的含义如下: BLACKONWHITE:使用消除和现在的像素颜色值进行逻辑AND(与)操作运算.如果该位图是单色位图,那么该模式以牺牲白色像素为代价,保留黑色像素点. COLORONCOLOR

最近重温了一下FFplay的源代码.FFplay是FFmpeg项目提供的播放器示例.尽管FFplay只是一个简单的播放器示例,它的源代码的量也是不少的.之前看代码,主要是集中于某一个"点"进行研究,而没有从总体结构上进行分析.本文就打算弥补之前学习的不足,从总体结构上分析一下FFplay的源代码,画图理一下它的结构.其中还有诸多不足,以后有机会慢慢完善.说明一下自己画的结构图的规则:图中仅画出了比较重要的函数之间的调用关系.粉红色的函数是FFmpeg编解码类库(libavcodec,l

近期重温了一下FFplay的源码. FFplay是FFmpeg项目提供的播放器演示样例.虽然FFplay不过一个简单的播放器演示样例,它的源码的量也是不少的. 之前看代码,主要是集中于某一个"点"进行研究,而没有从整体结构上进行分析.本文就打算弥补之前学习的不足,从整体结构上分析一下FFplay的源码,绘图理一下它的结构.当中还有诸多不足.以后有机会慢慢完好.说明一下自己画的结构图的规则:图中仅画出了比較重要的函数之间的调用关系. 粉红色的函数是FFmpeg编解码类库(libavcod

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

IMAQ Learn Pattern 2 VI 在匹配阶段创建您要搜索的图案匹配的模板图像的描述,此描述的数据被附加到输入模板图像中.在匹配阶段,从模板图像中提取模板描述符并且用于从检查图像中搜索模板. Image:是一个您要搜索模板图像的参考检查图像. Learn Pattern Setup Data(学习模式设置数据):是一个字符串,包含从本控件或从高级控件(IMAQ Advanced Setup Learn Pattern 2 VI)获得的信息.如果此引脚没有连接,在学习阶段VI使用默认参

今天在阅读YYKit源码(https://github.com/ibireme/YYKit.git)时发现在YYKitMacro.h组件中大量使用的内联函数,例如此文件中的一个函数 static inline void dispatch_async_on_main_queue(void (^block)()) { if (pthread_main_np()) { block(); } else { dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), block);

( 7 )光栅化.象素操作函数. 像素位置 glRasterPos*() .线型宽度 glLineWidth() .多边形绘制模式 glPolygonMode() ,读取象素 glReadPixel() .复制象素 glCopyPixel() 等. ( 8 )选择与反馈函数. 主要有渲染模式 glRenderMode() .选择缓冲区 glSelectBuffer() 和反馈缓 冲区 glFeedbackBuffer() 等. ( 9 )曲线与曲面的绘制函数. 生成曲线或曲面的函数 glMap*

1.比如: int g(int x) { return x + x; } int f() { return g(); } 这样f会调用g,然后g返回x + x给f,然后f继续把那个值返回给调用者. 如果g是inline的话.f会被直接编译成. int f() { return x + x; } 相当于把g执行的操作直接融合到f里.这样减少了调用g消耗的时间,但同时也增大了f的尺寸. 这就是inline函数,也就是所谓的内联函数. 2.但是现在不是这样了. 现在的编译器会自动决定是否对函数进行上面

inline函数的作用继承了宏定义的优点,没有了参数压栈,代码生成等一部分操作,并且摒弃了没有检查编译规则的缺点: 另外要注意,内联函数一般只会用在函数内容非常简单的时候,这是因为,内联函数的代码会在任何调用它的地方展开,如果函数太复杂,代码膨胀带来的恶果很可能会大于效率的提高带来的益处.内联函数最重要的使用地方是用于类的存取函数.       原因1: inline实际上“相当于”宏替换,就是把函数的二进制代码直接复制到调用的地方,因而inline代码不应该有跳转.而循环结构无法避免条件跳转,

gd_info       函数:获取当前安装的GD库的信息 getimagesize  函数:获取图像的大小 image_type_to_extension   函数:获取图像类型的文件后缀 image_type_to_mime_type   函数:判断一个IMAGETYPE常量的MIME类型 image2wbmp   函数:以WBMP格式将图像输出到浏览器或文件 imagealphablending  函数:设定图像的混色模式 imageantialias      函数:是否使用antia

===================================================== 视音频数据处理入门系列文章: 视音频数据处理入门:RGB.YUV像素数据处理 视音频数据处理入门:PCM音频采样数据处理 视音频数据处理入门:H.264视频码流解析 视音频数据处理入门:AAC音频码流解析 视音频数据处理入门:FLV封装格式解析 视音频数据处理入门:UDP-RTP协议解析 ===================================================

在主调函数调用函数时,先将现场压入栈以保存现场-转去执行被掉函数-返回主调函数.现场出栈以恢复现场-继续往下执行. 为了减少函数调用的成本,特别是对于小型函数,C++提供了内敛函数(inline).C++规定:若要在程序中应用内敛函数,需要 在首次出现函数名称时,在相应的函数定义或函数声明中的函数类型前面加上限定符inline 好处:在编译时,将在所有调用内敛函数的语句处插入函数体代码,从而节约了函数调用的系统开销,提高了程序的执行效率.由于内敛函数的代码会在任何调用它的地方展开,所以对内敛函数