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

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

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

转自:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/24599073 1.1 开运算(Opening Operation) 开运算(Opening Operation),其实就是先腐蚀后膨胀的过程.其数学表达式如下: 开运算可以用来消除小物体.在纤细点处分离物体.平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积.效果图是这样的: 1.2 闭运算(Closing Operation) 先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算(Closing Operation)

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

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

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

/* 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:

导包: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() def imread(image): image=cv2.imread(image) image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB) return image 开运算代码: kernel=cv2.getS

开运算:先腐蚀后膨胀. 能够排除小亮点. 闭运算:先膨胀后腐蚀. 能够排除小黑点. 形态学梯度:膨胀图 — 腐蚀图. 对二值图像进行这一操作,可将图块的边缘突出出来,故可用来保留物体边缘轮廓. 顶帽:原图 — 开运算结果. 可以认为是找到那些被开运算排除的小亮点. 黑帽:闭运算结果 — 原图. 可以认为是找到那些被闭运算排除的小黑点. 为了方便,opencv 将这些操作集合到了一个函数中 morphologyEx.要实现不同操作,仅需改变其第三个成员变量 形态学运算标识符. 形态学滤波:morp

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

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

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

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

腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算. 腐蚀和膨胀是针对白色部分(高亮部分)而言的. 膨胀就是对图像高亮部分进行"领域扩张",效果图拥有比原图更大的高亮区域:腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食,效果图拥有比原图更小的高亮区域. 膨胀 膨胀就是求局部最大值的操作,从图像直观看来,就是将图像光亮部分放大,黑暗部分缩小. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespa

从去除毛刺的策略看开运算opening_circle和闭运算closing_circle的异同 例一:毛刺在往外凸的面上 策略1:分割出黑色部分,然后通过开运算去掉毛刺,再通过原黑色部分区域减去开运算之后的区域,得到毛刺部分的区域. 1 read_image (Tu, 'C:/Users/xiahui/Desktop/tu.jpg') 2 binary_threshold (Tu, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) 3 open

1.op = cv2.TOPHAT  礼帽:原始图片-开运算后的图片 2. op=cv2.BLACKHAT 黑帽: 闭运算后的图片-原始图片 礼帽:表示的是原始图像-开运算(先腐蚀再膨胀)以后的图像 黑帽:表示的是闭运算(先膨胀再腐蚀)后的图像 - 原始图像 代码: 第一步:读取图片 第二步:使用cv2.MOPRH_TOPHAT获得礼帽图片 第三步:使用cv2.MOPRH_BLACKHAT获得黑帽图片 import cv2 import numpy as np # 第一步读入当前图片 img =

例一:毛刺在往外凸的面上 策略1:分割出黑色部分,然后通过开运算去掉毛刺,再通过原黑色部分区域减去开运算之后的区域,得到毛刺部分的区域. read_image (Tu, 'C:/Users/xiahui/Desktop/tu.jpg') binary_threshold (Tu, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) opening_circle (Region, RegionOpening, 50.5) difference (R

MATLAB的两种移位运算: 1)circshift矩阵移位 circshift:循环移位数组 语法:B = circshift(A,shiftize) 说明: B  = circshift(A,shiftize)通过shiftize元素循环移位数组A中的值.shiftize是整数标量的向量,其中第n个元素指定数组A的第n维的移位量.如果移位中的元素为正,则A的值向下(或向右)移位.如果是负数,则A的值向上(或向左)移动.如果为0,则不移动该维度中的值. 示例: 将第一维值向下循环移动1. A