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

图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大:腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小. 1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下: 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀>,作者: eastmount . 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法,基础性知识希望对您有所帮助. 1.基础理论 2.图像腐蚀代码实现 3.图像膨胀代码实现 一. 基础知识 (注:该部分参考作者论文<一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法>) 图像的膨胀(Dilation)和腐

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

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 首先什么是图像形态学?额,这个抄下百度到的答案.基本思想:    用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状已达到对图像分析和识别的目的,形态学图像处理表现为一种领域运算方式(这个和前面的模糊运算是一样的运算方式),效果取决于结构元素(就是前面smooth里面的核)的大小,内容以及逻辑运算的性质.看了这些定义是不是很晕,对很晕...我比较关心的是它的用途和怎么计算.    用途是:简化图像数据,保持他们基本的形状特性,并出去不相干的结构.    基本

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

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

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

膨胀与腐蚀 本篇博客主要介绍使用OpenCV中的函数接口实现对一个图片的腐蚀或者膨胀,听起来有点像是对图像进行放大和缩小的意思,如果你也是这样认为,那我只能说你跟我一样肤浅!!在OpenCV中几乎所有的操作都是针对图像的像素点进行的,包括灰化,二值化,模糊化等,膨胀和腐蚀也是一样,都是针对传入图像的像素点进行操作的!!! 膨胀:此操作将图像(A)与任意形状的内核 (B),通常为正方形或圆形,进行卷积.内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点.进行膨胀操作时,将内核 B 划过图像,将

前言 膨胀就是对图中的每个像素取其核范围内最大的那个值,腐蚀就相反.这两个操作常用来突出显示图的某个高亮部分或者昏暗部分以及去噪.本文展示两个分别对图像进行膨胀和腐蚀的例子. 膨胀和腐蚀函数 cvErode() 和 cvDilate() 函数原型: // 膨胀函数 void cvcvDilate ( IplImage *src, // 待处理图像 IplImage dst, // 处理后图像 IplConvKernel * B = NULL, // 自定义卷积核 // 是否进行迭代 ); //

腐蚀和膨胀 Erosion/Dilation erosion/dilation,用白话说,就是让图像亮的区域收缩和扩张. 原理 我们定义一个卷积核矩阵.这个矩阵可以是任何形状的,但通常而言,是矩形或者圆形的.同时要定义一个锚点位置. 用这个卷积核矩阵挨个地划过原始图像矩阵,同时更改锚点位置的像素值. 锚点位置的像素值更改为卷积核矩阵覆盖的有效像素值中的最大值/最小值(分别对应膨胀/腐蚀). 什么叫"有效"像素值呢?就是卷积核中不为0的那些位置.用公式表达的话,即: 膨胀和腐蚀,说白了就

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

Matlab图像彩色转灰色 时间:2014年5月7日星期三 网上找的程序.实现图像彩色转灰色: I1=imread('C:\Users\Yano\Desktop\matlab\test1\4.jpg'); I2=rgb2gray(I1); figure(1) imshow(I1); title('源图像'); figure(2) imshow(I2); title('灰度图像'); 自己拍的几张图片,通过此程序转换成功: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nk

全部外部依赖项: opencv_aruco341d.lib opencv_bgsegm341d.lib opencv_calib3d341d.lib opencv_bioinspired341d.lib opencv_ccalib341d.lib opencv_core341d.lib opencv_datasets341d.lib opencv_dnn_objdetect341d.lib opencv_dnn341d.lib opencv_dpm341d.lib opencv_face341d

#include<cv.h> #include<highgui.h> int main(int argc, char** argv) { IplImage* img = cvLoadImage(argv[1]); IplImage* img1 = cvLoadImage(argv[1]); IplImage* img2 = cvLoadImage(argv[1]); cvErode(img, img1); cvDilate(img, img2); cvNamedWindow(&qu

matlab可以生成C++代码, 但是在涉及图像数据的时候,要注意数据格式的转换. 1. Matlab图像数据在内存中的存放顺序是R通道图,G通道图,B通道图.对于每个通道,数据存放是先列后行. 2. C++中,opencv Mat对象的数据存放顺序是先行后列,对于每个像素点,分别有r,g,b三个值. 3 . Opencv Mat 转matlab格式数据 对于opencv Mat图像,首先需要拆分成三个单通道图,然后分别进行转置,再按照R通道图,G通道图,B通道图的顺序把数据复制到一段连续空间.

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

1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50

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

目录: (一)膨胀 (二)腐蚀 (三)腐蚀代码(erode) (四)膨胀代码(dilate) (一)膨胀(或) (二)腐蚀(与) (三)腐蚀代码(erode) 1 def erode_demo(image): #腐蚀 2 print(image.shape) 3 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) 4 ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU