该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
OpenCV 还提供了一种高效且易用的图像形态学变换接口。图像形态学有其特定的发展领域，特别是在计算机视觉发展早期，已经发展出了很多的形态学方法。大部分都是为某个特定目的而产生的，其中一些更是沿用了很长一段时间。基本上，所有的形态学操作都基于两种原始操作，接下来的讲述也将以这两点开始，循序渐进发展到更加复杂的操作，每个更加复杂的操作都将通过前面的方法来表示。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。
在前面的文章中，已经给大家分享了很多图像处理案例和深度学习案例，但是还是有很多人提出很多问题，基本上都是对案例实现代码的理解不够透彻。从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程，从最基本的函数开始，分享函数的原理，函数API参数讲解，每篇都会给出一个示例。
形态学里把腐蚀和膨胀单独拿了出来，其他操作（保括膨胀和腐蚀的组合操作）都叫形态学变换。 opencv里有包：cv2.morphologyEx() morphology ：译文 形态学 使用python +opencv讲解
在上一篇，我重点介绍了线性移不变滤波器，并且提到了这些滤波器可以用卷积来实现，其中：
数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
昨晚分享了图像形态学处理—开操作和闭操作的基本原理，同时基于Python的OpenCV实现了对应的图像处理，本文分享一下基于Matlab的图像形态学处理—开操作和闭操作。
形态学梯度能够描述目标的边界，根据图像腐蚀和膨胀与原图之间的关系计算得到，形态学梯度可以分为基本梯度、内部梯度和外部梯度。基本梯度是原图像膨胀后图像和腐蚀后图像间的差值图像，内部梯度图像是原图像和腐蚀后图像间的差值图像，外部梯度是膨胀后图像和原图像间的差值图像。
开运算一般平滑物体的轮廓、断开较窄的狭颈并消除细的突出物。闭运算同样也会平滑轮廓的一部分，但与开操作相反，它通常会弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除小的孔洞，填补轮廓线的中的断裂。
今天为大家介绍的是近期发表在Briefings in Bioinformatics的综述文章。该文章由佛罗里达大学李彦君课题组完成，题为“Morphological profiling for drug discovery in the era of deep learning”。该研究探讨了深度学习在细胞形态学分析以及表型药物发现中的创新应用。
形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。
前两天刚写了一篇二值图像分析之轮廓发现与轮廓属性分析的相关文章，得到大家比较好反馈，感谢大家支持，让我有勇气继续再写下去，二值图像分析还有一块核心技能就是图像形态学操作技巧，这里也打算根据我自己的项目经验，给大家吐槽总结一下，希望大家多提宝贵意见，不足之处多多补充！
形态学操作其实就是改变物体的形状，比如腐蚀就是"变瘦"，膨胀就是"变胖"，看下图就明白了：
图像形态学腐蚀可以将细小的噪声区域去除，但是会将图像主要区域的面积缩小，造成主要区域的形状发生改变；图像形态学膨胀可以扩充每一个区域的面积，填充较小的空洞，但是同样会增加噪声的面积。根据两者的特性将图像腐蚀和膨胀适当的结合，便可以既去除图像中的噪声，又不缩小图像中主要区域的面积；既填充了较小的空洞，又不增加噪声所占的面积。因此，本节中将介绍如何利用不同顺序的图像腐蚀和膨胀实现图像的开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽运算、黑帽运算以及击中击不中变换等操作。
形态学滤波（三） 之Tophat滤波模块设计 由于膨胀和腐蚀操作只有些许差别，因此在设计时，将一维的腐蚀和膨胀操作划分为一个模块，通过入口参数进行比较选择。 1.比较子模块。 2.一维形态学腐蚀/膨胀子模块。 3.二维形态学腐蚀/膨胀子模块。 4.二维形态学开运算子模块。 5.二维形态学Tophat子模块。
最近在B站看到一个视频关于OpenCV 中的60 种，图像处理，总结的非常棒，因此分享给小伙伴们！
航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段。生成地形三维形貌一直是地球学，测量学的研究重点。但对于城市，森林，等独特地形来说，航空测量会受到影响。因为土地表面的树，地面上的房子都认为的改变了地貌，可以认为是地貌上的噪声点。设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要。这种工作可以认为是一种特殊的点云分割，一般情况下点云分割的目标是去除地面，而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面。
NLP全称是Natural Language Processing，即自然语言处理，这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。
图像形态学是图像处理的分支学科，在二值图像处理中占有重要地位、OpenCV中实现了图像形态学如下常见操作： -膨胀操作 -腐蚀操作 -开操作 -闭操作 -击中击不中操作 -黑帽操作 -顶帽操作 -梯度
数学形态学是一门建立在集论基础上的学科，是几何形态学分析和描述的有力工具。数学形态学的蓬勃发展，其并行快速，易于硬件实现，目前已经在计算机视觉、信号处理与图像分析、模式识别等方面得到了极为广泛的应用。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。如果小伙伴觉得有帮助，请点击一下文末的“在看”鼓励一下小白。
在空间第三节课，空转多样本整合及去批次，涉及到的CCA和harmony的去批次效果，这篇文章我们来判断一下。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【走进OpenCV】系列，主要帮助小伙伴了解如何调用OpenCV库，涉及到的知识点会做简单讲解。
一句话评价: 这可能是市面上(包括国外出版的)你能找到最好的讲python自然语言处理的书了
形态学中常用的方法有膨胀，腐蚀，开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽，黑帽和击中击不中，大多以膨胀和腐蚀为基础操作，需要注意的是膨胀和腐蚀都是对图像中的高亮部分(二值图白色部分)处理起作用，如果是白色背景黑色目标要做取反操作，否则得到的结果是相反的。进入正题，技巧与应用场景介绍：
当图像经过预处理进行增强和阈值等性能操作时，图像就有可能得到一些噪声。从而导致图像中存在像素信息不平衡的问题。
前面我们刚刚做过形态学的腐蚀与膨胀,这两个是OpenCV形态学里的最基本操作,我们学的开操作和闭操作也是在这两个基础上进行的处理
StanfordNLP是一个软件包组合，包括斯坦福团队在CoNLL 2018 的通用依存解析(Universal Dependency Parsing)共享任务上使用的软件包，以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。
做OCR时遇到的一个重要的问题在于检测文本时容易把一段多行文本给检测成单行，这会导致在后期识别部分的准确率降低，毕竟把多行文字当成一行文字去识别，肯定无法得到准确地结果。因此在送入识别之前，需要对检测出的文本框内容进行多行文本检测与分割。也就是：
需要输入两个参数： 一个是原始图像， 一个被称为结构化元素或核，它是用来决定操作的性质的
关于OpenCV形态学使用基础可以查看公众号免费的OpenCV视频教程，其中有详细介绍，本篇文章主要介绍形态学中一些实用但是容易被忽略的技巧与演示。
今天为大家介绍的是来自Fabian J. Theis和Mohammad Lotfollahi的一篇关于细胞形态学的论文。高通量筛选技术的进步使得我们能够探索富含表型信息的方法，例如高内容显微镜技术，从而加速药物靶点鉴定和作用机制研究。然而，将这些实验扩展到庞大的药物或基因干扰空间面临挑战，因为只有少数化合物在筛选中显示活性。尽管机器学习方法在各种应用中被广泛使用，但在预测涉及未知现象的场景时，特别是将未见过的控制细胞图像转换为所需的干扰现象，机器学习方法并未表现出可靠的能力。作者提出了一种生成模型，即图像干扰自编码器（IMPA），它利用未经处理的细胞图像作为输入，预测化学和基因干扰的细胞形态学效应。
形态学滤波（七） 之二维形态学开运算模块设计 以及二维形态学Tophat变换模块设计 二维的开运算模块设计相对来说是比较简单的，只需将数据流先经过二维腐蚀运算处理，再将输出结果输入二维膨胀运算模块即可
覆盖区域的最大相素值提取，并代替锚点位置的相素。显然，这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展” (因此有了术语膨胀 dilation )。对上图采用膨胀操作我们得到:
还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟我们使用多模态深度学习联合检查来自14种癌症类型的病理全图像和分子剖面数据。 快速出现的计算病理学领域已经证明有希望从组织学图像开发客观的预后模型。然而，大多数预后模型要么仅基于组织学，要么仅基于基因组学，并没有解决如何整合这些数据源来开发联合的图像组学预后模型。此外，从这些模型中确定可解释的形态和分子描述符来控制这种预后也很有意义。我们使用多模态深度学习联合检查来自14种癌症类型的病理全图像和分子剖面数据。我们的弱监督、多模态深度学习算法能够融合这些异质模式来预测
感谢阅读腾讯AI Lab微信号第118篇文章。本文将介绍 「AI+医疗/医药」助力血液病筛查与体外诊断。 2021年1月29日深圳 - 腾讯 AI Lab 宣布与深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司（以下简称：迈瑞医疗）签署 AI 合作框架协议，共同研发血细胞分析的 AI 产品，并进一步探索 AI 技术在体外诊断的融合与应用。合作将依托腾讯觅影·开放实验室，加速科技部医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台的建设，为大众提供更优质的医疗设备与服务。 通过该合作，双方将进一步研发具备世界顶尖成像质量和细胞识别能力
在 TensorFlow 中，提供 tf.nn.dilation2d 和 tf.nn.erosion2d 这两种形态学网络层，分别对应着形态学操作上的膨胀和腐蚀操作。
前阵子做了一个实战分享《【干货】C++ OpenCV案例实战---卡片截取（附代码）》，今天我们再把以前学习到的东西综合练习一下，做一个获取个数的小案例。
阿基米德原理：流体静力学的一个重要原理，它指出，浸入静止流体中的物体受到一个浮力，其大小等于该物体所排开的流体重量，方向竖直向上并通过所排开流体的形心。这结论是阿基米德首先提出的，故称阿基米德原理。结论对部分浸入液体中的物体同样是正确的。同一结论还可以推广到气体。
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