腐蚀:去除图像表面像素,将图像逐步缩小,以达到消去点状图像的效果:作用就是将图像边缘的毛刺剔除掉 膨胀:将图像表面不断扩散以达到去除小孔的效果:作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉 使用相同次数的腐蚀和膨胀,可以使目标表面更平滑:但也有场景限制,就是如果去噪不干净的话,会出现意想不到的结果,尽量别使用 大概的效果,适合降噪比较干净的图 // 图像腐蚀/膨胀处理 public void erodeImg() { Mat outImage = new Mat(); // size 越小,腐蚀的单位

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

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.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

腐蚀和膨胀属于形态学操作. 腐蚀和膨胀 腐蚀是指:将卷积核B滑过图像A,找出卷积核区域内最小像素值作为锚点像素值.这一操作可以扩大低像素值区域. 膨胀是指:将卷积核B滑过图像A,找出卷积核区域内最大像素值作为锚点像素值.这一操作可以缩小低像素值区域. 通过前面的卷积可以看出,膨胀相当于"最大值"滤波器,腐蚀相当于"最小值"滤波器.滤波器的形状我们可以自己定义. 其他形态学操作 开运算 先对图像腐蚀,再膨胀 \[ \texttt{dst} = \mathrm{open

//形态学腐蚀 cvErode(pDstImage,pDstImage,,); //形态学膨胀 cvDilate(pDstImage,pDstImage,,); //中值滤波 cvSmooth(pDstImage,pDstImage, CV_MEDIAN);//默认窗口大小为3*3 cvShowImage("vei",pDstImage); ) storage = cvCreateMemStorage(); contours = NULL; //找出轮廓保存到countours中 cv

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

#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

#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..

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

转摘请注明:https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 有时候我们需要不一样颜色的证件照,下面就用OpenCV来实现证件照的蓝底.红底等换颜色: 代码如下: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage = imread("11.jpg"); imshow("g_srcImage", g_srcImage

在OpenCV中,可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩,opencv中的矩主要包括以下几种:空间矩,中心矩和中心归一化矩. class Moments { public: ...... // 空间矩 double m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03; // 中心矩 double mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03; // 中心归一化矩 double nu20, nu11, nu02, n

上一篇教程中,我们学习了如何计算轮廓的凸包,其实对一个轮廓而言,可能它的凸包和它本身是重合的,也有可能不是重合的.比如下面左边图像的轮廓本身就是凸包,而右边图像的轮廓则不是.我们可以通过函数bool isContourConvex(InputArray contour),来判定一个轮廓是否是凸包,是的话返回true,否则false[注意测试的轮廓必须是简单轮廓,没有自交叉之类的]. 对一个非凸包的轮廓而言,它包括一系列的凹陷区域,这些区域称作defect,比如下面手轮廓中,包括6个defect区

OpenCV中可以方便的在一副图像中检测到轮廓,并把这些轮廓画出来.主要用到两个函数:一个是findContours( img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);另一个是drawContours( cnt_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); int main( int argc, char**) { Mat img = Mat::zeros(w, w, CV_8UC

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67a7426a0101cxl0.html 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def erode_demo(image): print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) cv.imshow("binary"

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函

使用多边形将轮廓包围 返回外部矩阵边界(boundingRect()函数) 寻找最小包围矩形(minAreaRect()函数) 寻找最小包围圆形(minEnclosingCircle函数) 用椭圆拟合二维点集(fitEllipse()函数) 逼近多边形曲线(approxPolyDP()函数) 基础示例:创建包围轮廓的矩形边界 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp

查找并绘制轮廓 寻找轮廓(findContours)函数 绘制轮廓(drawContours()函数) 基础实例程序:轮廓查找 #include <opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace cv; using namespace std; //--------------