1. 形态学-腐蚀 腐蚀是元素全为1的卷积核 方法： erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) iterations是腐蚀操作的迭代次数，次数越多，腐蚀操作执行的次数越多，腐蚀效果越明显 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('./msb.png'
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配合cv.getStructuringElement()使用 dst = cv.morphologyEx(src, MODE, cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (ksize, ksize))) MODE={ MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）先腐蚀再膨胀 MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）先膨胀再腐蚀 MORPH_GRADIENT - 形态
一、概述 案例：利用opencv实现开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽 二、示例图 1.开操作 2.闭操作 3.形态学梯度 4.顶帽 5.黑帽 三、示例代码 //开操作:先腐蚀后膨胀,可以去掉小的对象 //闭操作：先膨胀、后腐
通过cv2.morphologyEx()函数，可以实现图像的开/闭运算/形态学梯度/礼帽/黑帽运算，函数说明如下图所示： 每一种形态学的含义如下图所示： 如公式所述，开运算就是对图像先进行腐蚀再进行膨胀操作，代码为： opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 处理效果为： 因为在
### 形态学处理 ### # 腐蚀操作一般用于二值的图像(0,1)图像 iterations迭代次数 img = cv.erode(image,(3,3),iterations=1) # 膨胀操作 img1 = cv.dilate(image,(3,3)) # 开运算：先腐蚀再膨胀 img2 = cv.morphologyEx(image,cv.MORPH_OPEN,(3,3)) # 闭运算：先膨胀再腐蚀 img3 =
morphologyEx void Demo_1(int, void*) { cvtColor(img1, img_gray1, COLOR_BGR2GRAY); //二值化 threshold(img_gray1, img2, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); imshow(win2,img2); //形态学操作 Mat kernel1 = getStructuringElement(MorphShap
代码： # -*- coding=GBK -*- import cv2 as cv #开操作： # 图像形态学的重要操纵之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的； # 主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可； # 开操作 = 腐蚀+膨胀 ，输入图像 + 结构元素 # 作用：用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大
OpenCV中的验证码识别 ocr环境搭建没有说明，如读者有兴趣可以单独出一章。 代码实现： import cv2 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv from PIL import Image import pytesseract as tess #验证码识别 img = cv2.imread('yzm4.p
https://docs.opencv.org/4.3.0/d3/dbe/tutorial_opening_closing_hats.html 目录 https://docs.opencv.org/4.3.0/d3/dbe/tutorial_opening_closing_hats.html Goal Theory Opening Closing Goal In this tutorial you will learn how to: Use the OpenCV function cv::morph
图像处理之形态学操作 膨胀腐蚀开操作闭操作梯度操作顶帽操作黑帽操作 膨胀 亮色变大暗色变小 代码： 先构建一个核， 核大小为10 x 10, 核形状有： MORPH_ELLIPSE：椭圆 MORPH_RECT：矩形 MORPH_CROSS：十字 原图膨胀 腐蚀 亮色变小暗色变大 原图腐蚀 开操作 先腐蚀后膨胀， 用
形态学 形态学（morphology）是生物学的一个分支，其关注的是动植物的形态和结构等。这里用同一词语表示图像处理的数学形态学的内容。数学形态学的语言是集合论，其中的集合表示图像的对象，如：二值化图像中，所有白色像素的集合是该图像的一个完整形态学描述。集合中每两个分量提供一个像
#腐蚀:选取kernel区域内的最小值 # 矩形 kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5)) print(kernel1) # 椭圆 kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)) print(kernel2) # 十字形 kernel3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,
高级形态学变换：开运算：先腐蚀，再膨胀，可清除一些小东西(亮的)，放大局部低亮度的区域闭运算：先膨胀，再腐蚀，可清除小黑点形态学梯度：膨胀图与腐蚀图之差，提取物体边缘顶帽：原图像-开运算图，突出原图像中比周围亮的区域黑帽：闭运算图-原图像，突出原图像中比周围暗的区域 腐蚀用于分割(isolate)独
getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素。 Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1)); 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。 矩形：MORPH_RECT; 交叉形：MORPH_CROSS; 椭圆形：MORPH_ELLIPSE; 第二和第
通过阈值化分割可以得到二值图，但往往会出现图像中物体形态不完整，变的残缺，可以通过形态学处理，使其变得丰满，或者去除掉多余的像素。常用的形态学处理算法包括：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽运算和底帽运算。 1. 腐蚀 腐蚀操作类似于中值平滑，也有一个核，但不进行卷积运
import cv2 import numpy as np # 1.腐蚀与膨胀 img = cv2.imread('j.bmp', 0) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) erosion = cv2.erode(img, kernel) # 腐蚀 dilation = cv2.dilate(img, kernel) # 膨胀 cv2.imshow('erosion/dilation', np.hstack((img, er
阈值分割的结果经常包含一些干扰，形态学能够用来调整分割区域的形状以获得比较理想的结果。 常用的形态学处理包括：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽运算、地帽运算，其中腐蚀和膨胀是最基础的方法。 文章目录腐蚀API膨胀开运算和闭运算API顶帽底帽形态学梯度 腐蚀 取每一
7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明：img表示输入图片，text表示需要填写的文本str格式，loc表示文本在图中的位置，font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格，color表示文本颜色，linestick表示线条大小 信
