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Python OpenCV 形态学应用—图像开运算运算

结果 运算 运算 = 先膨胀运算,再腐蚀运算(看上去将两个细微连接的图块封闭在一起) 运算的效果图如下图所示: 运算总结: (1)运算能够填平小湖(即小孔),弥合小裂缝,而总的位置和形状不变...(2)运算是通过填充图像的凹角来滤波图像的。 (3)结构元素大小的不同将导致滤波效果的不同。 (4)不同结构元素的选择导致了不同的分割。...iter_time = 1 # 读入灰度图 image = cv2.imread("2.png", flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义操作框,在图像上以这个框大小的像素进行遍历运算...operation_kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 运算 result_image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE...result_image) cv2.waitKey(0) 代码解读:与之前的代码一样,我们主要关注cv2.morphologyEx()函数,不同的是我们的第二个参数换成了cv2.MORPH_CLOSE,也就是运算

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opencv 形态学变换(开运算运算,梯度运算)

opencv里有包:cv2.morphologyEx() morphology :译文 形态学 使用python +opencv讲解 开运算运算:对图像先进行腐蚀,然后对腐蚀后的图进行膨胀 ?...运算 对图像进行先膨胀,再腐蚀。 有助于关闭前景物体上的小孔,或者小黑点。 ?...morphologyEx 运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_CLOSE,卷积核k) cv2.MORPH_CLOSE:运算 合理选择卷积核大小,太小了无法去除前景图的黑点...运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_GRADIENT,卷积核k) cv2.MORPH_GRADIENT:运算 import cv2 import numpy...到此这篇关于opencv 形态学变换(开运算运算,梯度运算)的文章就介绍到这了,更多相关opencv 形态学变换内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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九.形态学之图像开运算运算、梯度运算

本篇文章将讲解主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像开运算、图像运算和梯度运算,基础性知识希望对您有所帮助。...其基本的运算包括:腐蚀和膨胀、开运算运算、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、流域变换等。 ---- 一....图像运算 1.基本原理 图像运算是图像依次经过膨胀、腐蚀处理后的过程。图像先膨胀,后腐蚀,它有助于关闭前景物体内部的小孔,或物体上的小黑点。...表示处理的结果,src表示原图像, cv2.MORPH_CLOSE表示运算,kernel表示卷积核。...一.图像开运算 二.图像运算 三.图像梯度运算 四.总结 源代码下载地址,记得帮忙点star和关注喔!

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OpenCV 入门教程:开运算运算

OpenCV 入门教程:开运算运算 导语 开运算运算是形态学图像处理中常用的操作,用于改变图像的形状和结构。它们是基于膨胀和腐蚀操作的组合,可以用于图像去噪、边缘保留、图像分割等多个领域。...kernel 参数定义了开运算的结构元素,可以是矩形、椭圆或自定义形状。 二、运算 运算是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作的过程。...三、示例应用 现在,我们来看一些常见的示例应用,演示开运算运算的操作: 3.1 图像去噪 使用开运算运算可以有效地去除图像中的噪声。...3.2 边缘保留 开运算运算可以用于保留图像中的边缘信息。...祝你在使用 OpenCV 进行开运算运算操作的过程中取得成功!

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OpenCV图像处理(十)---图像开运算VS运算

上周我们我们学习了图像的腐蚀和膨胀,今天,我们继续延伸,来学习图像的开运算运算,一起来看看吧!...二、运算 运算与开运算是相反的操作, 都是由腐蚀与膨胀两种技术构成, 不同的是处理的顺序,运算先对图像进行膨胀, 然后进行腐蚀操作,运算主要用来填充图像中存在空洞的部分,也可以用来衔接相邻的部分...= 1 # 读入灰度图 image = cv2.imread("binary2.jpg", flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义操作框,在图像上以这个框大小的像素进行遍历运算...operation_kernel = np.ones((3,3), np.uint8) # 运算 result_image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE...result_image) cv2.waitKey(0) 代码解读:与之前的代码一样,我们主要关注cv2.morphologyEx()函数,不同的是我们的第二个参数换成了cv2.MORPH_CLOSE,也就是运算

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【集合论】关系包 ( 关系包求法 | 关系图求包 | 关系矩阵求包 | 闭包运算与关系性质 | 包复合运算 )

文章目录 一、包求法 二、求包示例 ( 关系图角度 ) 三、求包示例 ( 关系矩阵角度 ) 四、闭包运算与关系性质 五、包复合运算 一、包求法 ---- R 关系是 A 集合上的二元关系...: t(R) = R \cup R^2 \cup R^3 \cup \cdots 将 R 关系所有的幂运算值并起来 , 就是其传递包 , R 关系的 1 次幂 , R 关系的 2...: 求该关系矩阵的 二次幂 , 三次幂 , 四次幂 , \cdots , 直到出现相同的循环的值为止 ; 将上述所有的不同的 矩阵幂运算 进行逻辑相加 ( 或 ) 操作 , 就是其传递包对应的矩阵...上述两个闭包运算的 结果相同 2....rt(R) = tr(R) rt( R ) : 先求 R 关系的 自反包 , 然后再求自反包的 传递包 tr( R ) : 先求 R 关系的传递包 , 然后再求传递包的自反包 上述两个闭包运算

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二值形态学之开运算运算

二值开运算 定义 用结构元素B(即模板核)对图像A进行开运算,可以用符号A\circ B来表示,其定义式为: A\circ B=(A\Theta B)\bigoplus B 所以开运算实际上就是A先被B...(写的时候发现一个问题,就是imread好像并不直接支持gif图像格式的读取,因此本来是test.gif的图片还得事先进行convert,转化为test.png然后才好使用) 效果图 二值运算 定义...用结构元素B(即模板核)对图像A进行运算,可以用符号A\cdot B来表示,其定义式为: A\cdot B=[A\bigoplus (-B)]\Theta (-B) 所以运算实际上就是A先被B膨胀...作用 运算在去除图像的前景噪声方面具有很好的应用,通过运算之后,图像原有目标的间断可以得到连接、目标内部的孔洞可以得到填充而基本不改变原图的大小以及形态。同时也会磨光凸向图像内部的边角。...binary.png',im) kernel=np.ones((2,2),np.uint8)#模板核 closing=cv2.morphologyEx(im,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)#进行运算消除前景噪声

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python

这里主要讲解我对于包的理解,不太深入,浅谈浅谈哈 1、说到包我就想先说函数名与变量之间的区别 def test(name): def test_in(): print(name...print("函数test") print(t) t = test t() #输出结果 普通变量t 函数test 这样就就很通俗易懂了,可以看到,函数test也可以像变量一样可以赋值给使用 2、包...包:通俗的说就是在嵌套函数中,内部函数使用了外部函数的变量,且外部函数的返回值为为内部函数,这样的函数称为包 即,1)函数嵌套   2)内部函数使用外部函数的变量   3)外部函数的返回值为内部函数...return test_in ... >>> func = test("zhangsan") >>> func() zhangsan 再来看一下包的其它例子: >>> def line_conf(a,...>> line2(5) 12 >>> line2(6) 14 在这里可以看到,line1 与 line2都都能保存外部函数变量 a,b的值,在我们需要直线的时候可以只传递一个参数就可以得出相应的结果 包有效的减少了参数的数目

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python:

参考链接: Python包  1.前言2.什么是包3.看一个包的实际例子:4.修改外部函数中的变量5.思考包与其他函数的区别 ​ 假设我们需要做一个题目,是求y=kx+b这个一元一次函数在多个...他来了—-包  第四种:包  # -*- coding: utf-8 -*- # @Author  : summer def test(k, b):     def create(x):        ...2.什么是包  # 定义一个函数 def test(number):     # 在函数内部再定义一个函数,并且这个函数用到了外边函数的变量,那么将这个函数以及用到的一些变量称之为包     def...由此,我们可以看到,包也具有提高代码可复用性的作用。  如果没有包,我们需要每次创建直线函数的时候同时说明a,b,x。这样,我们就需要更多的参数传递,也减少了代码的可移植性。 ...3.包能后完成较为复杂的功能。传递的是这个包中的函数以及数据因此传递的是功能和数据。 4.对象能后完成最复杂的功能。传递的是很多数据+功能因此传递的是功能和数据。

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基于FPGA形态学开运算运算和梯度的实现

基于FPGA形态学开运算运算和梯度的实现 作者:OpenS_Lee 1 概述 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。...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。...形态学开运算运算: 形态学开运算就是先对图像进行腐蚀然后在膨胀,表达式即: ? 形态学运算就是先对图像进行膨胀然后在腐蚀,表达式即: ? ?...图1 开运算运算演示(原图由美国国家标准和技术研究所提供) 如图1所示,a为噪声图像,b为结构元,c为腐蚀后的图像,d为A的开运算,e为开运算的膨胀,f为开运算运算。...2 matlab实现 基于matlab的形态学开运算以及运算源码: %% image open close clear all img_a = imread('flower.bmp'); figure

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python包详解_python包的使用场景

python中一切都是对象,包括整型数据1,函数,其实是对象。 当我们进行a=1的时候,实际上在内存当中有一个地方存了值1,然后用a这个变量名存了1所在内存位置的引用。...相同的道理,当我们在python中定义一个函数def demo(): 的时候,内存当中会开辟一些空间,存下这个函数的代码、内部的局部变量等等。...在基本的python语法当中,一个函数可以随意读取全局数据,但是要修改全局数据的时候有两种方法: 1 global 声明全局变量 2 全局变量是可变类型数据的时候可以修改 在包内函数也是类似的情况。...在内函数中想修改包变量(外函数绑定给内函数的局部变量)的时候: 在python3中,可以用nonlocal 关键字声明 一个变量, 表示这个变量不是局部变量空间的变量,需要向上一层变量空间找这个变量。...在python2中,没有nonlocal这个关键字,我们可以把包变量改成可变类型数据进行修改,比如列表。

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Python

地位: 包 和函数有关系 解释: python中一切皆对象: 函数可以赋值给变量,例如 a = def func(), 可以把函数当做参数,传入一个函数 可以把函数当做一个函数的返回结果 示例: Python...包定义: 由函数以及函数定义时外部的变量构成的整体,叫包 = 函数 + 原函数所处环境的变量(原函数外部) 注意: 上述函数所处环境的变量不能是全局变量,即:至少需要两个结构体嵌套 包内的环境变量...__closure__[0].cell_contents) #输出:25 注意: 单一函数 + 不同的外部变量 = 多种不同的包(类似设计模式的工厂模式) 包的调用方式: 正常非包函数的调用...将func2中的局部变量a去掉后,只要func2中产生对外部变量a的使用,就可以被作为包一定要引用外部环境的变量 包的应用: 要求: 对于x,y 按顺序x=3,y=3;x...,打印__closure__[0].cell_contents也会发现,包确实记录了中间变量 包的扩展: 可以实现设计模式中的;工厂模式 包内的变量会常驻内存,使用时要注意 包不是函数式编程的全部

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python包详解_python包主要解决什么问题

python中一切都是对象,包括整型数据1,函数,其实是对象。 当我们进行a=1的时候,实际上在内存当中有一个地方存了值1,然后用a这个变量名存了1所在内存位置的引用。...相同的道理,当我们在python中定义一个函数def demo(): 的时候,内存当中会开辟一些空间,存下这个函数的代码、内部的局部变量等等。...在基本的python语法当中,一个函数可以随意读取全局数据,但是要修改全局数据的时候有两种方法: 1 global 声明全局变量 2 全局变量是可变类型数据的时候可以修改 在包内函数也是类似的情况。...在内函数中想修改包变量(外函数绑定给内函数的局部变量)的时候: 在python3中,可以用nonlocal 关键字声明 一个变量, 表示这个变量不是局部变量空间的变量,需要向上一层变量空间找这个变量。...在python2中,没有nonlocal这个关键字,我们可以把包变量改成可变类型数据进行修改,比如列表。

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