目標
opencv函式
腐蝕erode
膨脹dilate
簡而言之：一組基於形狀處理影象的操作。 形態學操作將結構元素應用於輸入影象並生成輸出影象。
最基本的形態學操作是：侵蝕和膨脹。 它們有廣泛的用途，即：
1. 消除噪音
2. 隔離單個元素並連線影象中的不同元素。
3. 查詢影象中的強度凸起或孔
我們將使用以下影象作為示例，簡要解釋膨脹和侵蝕：
同理，用鄰域中的最小值代替
}執行侵蝕操作的函式是cv :: erode。 我們可以看到，它有三個引數：
原圖
opencv 形態學處理
影象形態學中的幾個基本操作 腐蝕 膨脹 開操作 閉操作。1.1 腐蝕 結構a被結構b腐蝕的定義為，a b a b 可以理解為，移動結構b，如果結構b與結構a的交集完全屬於結構a的區域內，則儲存該位置點，所有滿足條件的點構成結構a被結構b腐蝕的結果。1.2 膨脹 結構a被結構b膨脹的定義為，a b a...
OpenCV 形態學處理
形態學主要處理二值影象 0黑1白 kernel np.ones 5 5 np.uint8 numpy庫生成1陣列，資料型別為整形 img2 cv2.erode img,kernel,iterations 迭代次數，預設為1 膨脹又叫逆腐蝕。先腐蝕後膨脹，可用於降噪。我們把先腐蝕後膨脹的操作合併為開運...
形態學處理
腐蝕，膨脹 效果就是暗的地方侵入亮的地方 使用 給乙個結構元 二維陣列 結構元中有乙個錨點，計算過程就是如果結構元對應的區域有暗的，那錨點就變為暗的 記作 import cv2 as cv import numpy as np s cv.getstructuringelement cv.morph ...