opencv 形态学处理

最新推荐文章于 2025-04-11 22:34:16 发布
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分类专栏： opencv
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本文介绍了图像形态学的基本操作：腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并详细讲解了OpenCV中对应的API，包括膨胀、腐蚀函数及getStructuringElement函数的使用，最后通过实验展示了形态学操作的效果，如消除小物体、填充空洞等。

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一、话说形态学

图像形态学中的几个基本操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作。

1.1 腐蚀

结构A被结构B腐蚀的定义为， 

A⨀B={ z|(B)z⊆A}A⨀B={z|(B)z⊆A}

可以理解为，移动结构B，如果结构B与结构A的交集完全属于结构A的区域内，则保存该位置点，所有满足条件的点构成结构A被结构B腐蚀的结果。 

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06-24 200
腐蚀 cv::erode() 膨胀 cv::dilate() 开运算 cv::morphologyEx(in,out,MORPH_OPEN,...) 闭运算 cv::morphologyEx(in,out,MORPH_CLOSE,...) 形态学梯度 cv::morphologyEx(in, out, MORPH_GRADIENT, ...); 1.腐蚀 2.膨胀 3.开运算-先腐蚀再膨胀 4.
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02-24 562
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20. Opencv中的形态学处理
保持热爱，奔赴山海。
06-14 847
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图像形态学（Image Morphology）是数字图像处理领域的一个重要分支，主要研究基于形状的图像处理技术。它最初源于对生物体形态的研究，后来被引入到图像分析中，成为提取图像中有用形状特征的有效工具。在OpenCV中，形态学操作主要基于二值图像（黑白图像）进行处理，通过结构元素（kernel）与图像进行特定操作来实现各种效果，广泛应用于边缘检测、噪声去除、形状分析等领域。OpenCV中的形态学操作是图像处理中极为强大的工具，通过合理组合基本操作可以解决许多实际问题。理解结构元素对结果的影响。
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qq_50620084的博客
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【OpenCV——形态学操作】
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10-02 1596
用一个结构元素扫描图像中的每一个像素，用结构元素中的每一个像素与其覆盖的像素做与操作，如果都为0，则该像素为0，否则为1,膨胀的作用是将与物体接触的所有背景点合并到物体中，填补目标中的孔洞。2>D邻接:像素p(x,y)的D邻域是:对角上的点(x+1,y+1)，(x+1,y-1)，(x-1,y+1)，(x-1,y-1), 用ND(p)表示像素p的D邻域。1> 4邻接:像素p(x,y)的4邻域是: (x+1,y)，(x-1,y)，(x,y+1)，(x,y-1)用N4(p)表示像素p的4邻接。
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07-06
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文章目录形态学处理1. 灰度化与二值化2. 形态学操作3. 利用形态学取样4. 代码部分 形态学处理 1. 灰度化与二值化 这个在opencv中实现起来十分简单 cvtColor(src,temp, COLOR_BGR2GRAY); threshold(temp,temp, 0, 255, THRESH_OTSU); 当然二值化效果是否理想，阈值选取是否恰当还是要根据imshow二值化后的图来调整的。 2. 形态学操作 关于形态学的一些基本操作，比如腐蚀、膨胀、开运算（先腐蚀后膨胀），闭运算（先膨胀后腐
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本文是OpenCV图像视觉入门之路的第11篇文章，本文详细的在图像形态学进行了图像处理，例如：腐蚀操作、膨胀操作、开闭运算、梯度运算、Top Hat Black Hat运算等操作。 ​
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6. 形态学处理 6.1 腐蚀 图像的腐蚀操作是取每一个位置的矩形邻域内值的**最小值**作为该位置的输出灰度值。这里的邻域不再单纯是矩形结构的，也可以是椭圆形结构的、十字交叉形结构的等。与卷积核类似，它同样需要指定一个锚点。 因为取每个位置邻域内的最小值，所以腐蚀后输出图像的总体亮度的平均值比起原图会有所降低，图像中比较亮的区域的面积会变小甚至消失，而比较暗的区域的面积会增大。 假设原图像是I\mathbf{I}I，经过腐蚀后的图像是E\mathbf{E}E。因为对图像进行腐蚀操作后缩小了亮度区域的面积，
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