图像膨胀 python / 张生荣

Python图像处理之膨胀与腐蚀的操作

引言膨胀与腐蚀是图像处理中两种最基本的形态学操作,膨胀将目标点融合到背景中,向外部扩展,腐蚀与膨胀意义相反,消除连通的边界,使边界向内收缩.在本文中我们将了解使用内核的图像膨胀与腐蚀的基本原理. 让 ...

语言:python+opencv 为什么使用图像腐蚀和图像膨胀如图,使用图像腐蚀进行去噪,但是为压缩噪声. 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并保持原样形状. 图像腐蚀腐蚀主要针对的是二 ...

图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程,与图像腐蚀相似,图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果.结构元素可以任意指定结构的中心点,并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义.定义结构元素 ...

目录前言一.形态学理论知识二.图像腐蚀三.图像膨胀四.总结前言这篇文章将详细讲解开始图像形态学知识,主要介绍图像腐蚀处理和膨胀处理.数学形态学(Mathematical Morpholo ...

目录介绍形态变换腐蚀膨胀创建边框强度变换对数变换线性变换去噪彩色图像使用直方图分析图像介绍众所周知,OpenCV是一个用于计算机视觉和图像操作的免费开源库. OpenCV 是用 ...

目录一.图像开运算二.图像闭运算三.图像梯度运算四.总结这篇文章将继续介绍开运算.闭运算和梯度运算.数学形态学(Mathematical Morphology)是一种应用于图像处理和模式识别 ...

目录一.图像顶帽运算二.图像底帽运算三.总结一.图像顶帽运算图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由 ...

DICOM介绍 DICOM3.0图像,由医学影像设备产生标准医学影像图像,DICOM被广泛应用于放射医疗,心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X射线,CT,核磁共振,超声等),并且在眼科和牙科等其它医学领 ...

笔记:python中存储16bit和32bit图像的方法. 说明:主要是利用scipy库和pillow库,比较其中的不同. ''' 测试16bit和32bit图像的python存储方法 ''' imp ...

作者|Nicholas Ballard 编译|VK 来源|Towards Data Science 可以说,每一个"使用计算机的人"都需要在某个时间点调整图像的大小.MacOS的预 ...

目录一.图像灰度非线性变换二.图像灰度对数变换三.图像灰度伽玛变换四.总结一.图像灰度非线性变换原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255的公式进行非线性变换,其代码如下: # -*- ...

本文实例为大家分享了python实现抠图给证件照换背景的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot ...

写在前面当然这里说的百分百可能有点夸张,但其实想象一下,游戏里面的某个窗口的字符就是那种样子,不会变化的.而且识别的字符可能也不需要太多.中文有大几千个常用字,还有各种符号,其实都不需要. 这里针对 ...

目录 1.设定答题卡模板 2.读取答题卡图像并对图像进行灰度化处理 3.高斯模糊图像去噪点 4.使用大津法二值分割图像 5.使用开运算去噪点 6.使用canny边缘检测算法 7.筛选答题区域轮廓,透视 ...

目录 1. OpenCV 初识与安装 2. OpenCV 模块简介 3. OpenCV 图像读取,显示,保存 4. 摄像头和视频读取,保存 5. OpenCV 常用数据结构和颜色空间 6. OpenC ...

图片文字分割的时候,常用的方法有两种.一种是投影法,适用于排版工整,字间距行间距比较宽裕的图像:还有一种是用OpenCV的轮廓检测,适用于文字不规则排列的图像. 投影法对文字图片作横向和纵向投影,即 ...

目录 1.图像的读取 2.图像保存 3.图像展示 4.获取图像属性 5.图像缩放(宽,高) 6.在原图像中获取某一区域 7.彩色图像通道分解 8.图像加法 9.图像反转 10.图像金字塔 11.直方图 ...

本文主要研究的是使用Python+pillow绘制矩阵盖尔圆的一个实例,具体如下. 盖尔圆是矩阵特征值估计时常用的方法之一,其定义为: 与盖尔圆有关的两个定理为: 定理1:矩阵A的所有特征值均落在它的 ...

本文实例讲述了Python编程实现的简单神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: python实现二层神经网络包括输入层和输出层 # -*- coding:utf-8 -*- #! pytho ...

本文实例讲述了Python实现的径向基(RBF)神经网络.分享给大家供大家参考,具体如下: from numpy import array, append, vstack, transpose, re ...