腐蚀操作.m

% 16.腐蚀操作 MATLAB 实现腐蚀操作
clc;clear;close;
I=imread('e:\role0\003i.bmp');         %载入图像
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('灰度图像')
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
se=strel('disk',1);       %生成圆形结构元素
I2=imerode(I1,se);        %用生成的结构元素对图像进行腐蚀
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('腐蚀后图像');
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系

时间: 2024-11-13 19:42:28

腐蚀操作.m的相关文章

OpenCV2:大学篇 形态学技术-腐蚀与膨胀操作

一.简介 图像处理中的形态学操作用于图像预处理操作(去噪 形状简化) 图像增强(骨架提取 细化  凸包  物体标记)  物体背景分割及物体形态量化等场景 二.腐蚀与膨胀操作 OpenCV 提供了 erode() 进行腐蚀操作 提供了 dilate() 进行膨胀操作 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.h

形态学腐蚀膨胀操作

1.腐蚀操作 增强图像的暗部(图像矩阵中数值更小的部分),滤波得到的新像素点为滤波器内最小的值,也就是用最暗的点代替滤波器内的锚点 erode(src,dst,kernel,Point,epoch_num) 参数分别为:输入图像,输出图像,滤波器,锚点(一般为Point(-1,-1)),迭代次数(默认为一次) 2.膨胀操作 增强图像的亮部(图像矩阵中数值更大的部分),滤波得到的心像素点为滤波器内的最大值,也就是用最亮的点代替滤波器内的锚点 dilate(src,dst,kernel,Point,

简单的预处理操作

运用opencv完成的基本的预处理操作 # -*- coding: UTF-8 -*-import cv2import numpy as np def recognition(img):    #灰度化    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    cv2.imshow('gray', gray)    cv2.waitKey(0) #二值化    ret, binary = cv2.threshold(gray, 109, 255, cv

opencv2函数学习之erode、dilate:图像腐蚀和膨胀

图像腐蚀和图像膨胀是图像中两种最基本形态学操作. void erode( const Mat& src, Mat& dst, const Mat& element,Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() ); void dilate( const Ma

形态学操作实现

数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的.数学形态学的基本运算有四个:腐蚀.膨胀.开和闭.基于这些基本运算还可以推导和组合成各种数学形态学实用算法.本实验分别实现针对二值图像和灰度图像的四种形态学操作. 一.二值图像的腐蚀.膨胀.开.闭操作 实验结果: 二.灰度图像的腐蚀.膨胀.开.闭操作 实验结果: 代码:(下载链接) %本实验完成对二值图像和灰度图像的腐蚀.膨胀.开.闭操作 close all; clear all; grayI

学习 opencv---(9)形态学图像处理(一):膨胀和腐蚀

本篇文章中,我们一起探究了图像处理中,最基本的形态学运算--膨胀与腐蚀.浅墨在文章开头友情提醒,用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚,毁三观的,不建议尝试.......... 一.理论与概念讲解--从现象到本质 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

Atitit 图像处理—图像形态学(膨胀与腐蚀)

Atitit 图像处理-图像形态学(膨胀与腐蚀) 1.1. 膨胀与腐蚀1 1.2. 图像处理之二值膨胀及应用2 1.3. 测试原理,可以给一个5*5pic,测试膨胀算法5 1.4. Photoshop里面的处理5 1.5. 类库的处理,好像没找到jhlabs,6 1.6. Attilax 源码6 1.1. 膨胀与腐蚀 说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图: 膨胀以后会变成这样: 腐蚀以后则会变成这样: 看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了

OpenCV图像处理篇之腐蚀与膨胀

转载请注明出处:http://xiahouzuoxin.github.io/notes 腐蚀与膨胀 腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最基本的操作,之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算.腐蚀和膨胀的应用非常广泛,而且效果还很好: 腐蚀可以分割(isolate)独立的图像元素,膨胀用于连接(join)相邻的元素,这也是腐蚀和膨胀后图像最直观的展现 去噪:通过低尺寸结构元素的腐蚀操作很容易去掉分散的椒盐噪声点 图像轮廓提取:腐蚀操作 图像分割 等等...(在文后给出一则简单实用膨胀操作提

opencv中的腐蚀与膨胀(转)

图像腐蚀和图像膨胀是图像中两种最基本形态学操作. void erode( const Mat& src, Mat& dst, const Mat& element,Point anchor=Point(-1,-1), int iterations=1,int borderType=BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() ); void dilate( const Ma