MORPH

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11. 形态学--膨胀、腐蚀、开闭运算、梯度、顶帽、黑帽

1. 形态学-腐蚀腐蚀是元素全为1的卷积核方法： erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) iterations是腐蚀操作的迭代次数，次数越多，腐蚀操作执行的次数越多，腐蚀效果越明显 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('./msb.png'

简单尝试DeepFaceLab（DeepFake）的新AMP模型

DeepFaceLab相关文章一：《简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项》二：《继续聊聊DeepFaceLab（DeepFake）不断演进的2.0版本》三：《如何翻译DeepFaceLab（DeepFake）的交互式合成器》四：《想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（一）》五：《想要提高DeepFac

形态学操作cv2.morphologyEx()

配合cv.getStructuringElement()使用 dst = cv.morphologyEx(src, MODE, cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (ksize, ksize))) MODE={ MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）先腐蚀再膨胀 MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）先膨胀再腐蚀 MORPH_GRADIENT - 形态

OpenCV实现开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽

一、概述　　案例：利用opencv实现开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽二、示例图　　1.开操作　　　　2.闭操作　　3.形态学梯度　　4.顶帽　　5.黑帽三、示例代码 //开操作:先腐蚀后膨胀,可以去掉小的对象 //闭操作：先膨胀、后腐

opencv-python】形态学转换—开/闭运算/形态学梯度/礼帽/黑帽

通过cv2.morphologyEx()函数，可以实现图像的开/闭运算/形态学梯度/礼帽/黑帽运算，函数说明如下图所示：每一种形态学的含义如下图所示：如公式所述，开运算就是对图像先进行腐蚀再进行膨胀操作，代码为： opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 处理效果为：因为在

Python OpenCV 形态学处理

### 形态学处理 ### # 腐蚀操作一般用于二值的图像(0,1)图像 iterations迭代次数 img = cv.erode(image,(3,3),iterations=1) # 膨胀操作 img1 = cv.dilate(image,(3,3)) # 开运算：先腐蚀再膨胀 img2 = cv.morphologyEx(image,cv.MORPH_OPEN,(3,3)) # 闭运算：先膨胀再腐蚀 img3 =

opencv形态学操作

morphologyEx void Demo_1(int, void*) { cvtColor(img1, img_gray1, COLOR_BGR2GRAY); //二值化 threshold(img_gray1, img2, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); imshow(win2,img2); //形态学操作 Mat kernel1 = getStructuringElement(MorphShap

python实现opencv学习二十：图像的开闭操作

代码： # -*- coding=GBK -*- import cv2 as cv #开操作： # 图像形态学的重要操纵之一，基于膨胀与腐蚀操作组合形成的； # 主要是应用在二值图像分析中，灰度图像亦可； # 开操作 = 腐蚀+膨胀，输入图像 + 结构元素 # 作用：用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大

OpenCV中的验证码识别

OpenCV中的验证码识别 ocr环境搭建没有说明，如读者有兴趣可以单独出一章。代码实现： import cv2 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv from PIL import Image import pytesseract as tess #验证码识别 img = cv2.imread('yzm4.p

Improving Opencv10 More Morphology Transformations

https://docs.opencv.org/4.3.0/d3/dbe/tutorial_opening_closing_hats.html 目录 https://docs.opencv.org/4.3.0/d3/dbe/tutorial_opening_closing_hats.html Goal Theory Opening Closing Goal In this tutorial you will learn how to: Use the OpenCV function cv::morph

图像处理之形态学操作

图像处理之形态学操作膨胀腐蚀开操作闭操作梯度操作顶帽操作黑帽操作膨胀亮色变大暗色变小代码：先构建一个核，核大小为10 x 10, 核形状有： MORPH_ELLIPSE：椭圆 MORPH_RECT：矩形 MORPH_CROSS：十字原图膨胀腐蚀亮色变小暗色变大原图腐蚀开操作先腐蚀后膨胀，用

形态学

形态学　　形态学（morphology）是生物学的一个分支，其关注的是动植物的形态和结构等。这里用同一词语表示图像处理的数学形态学的内容。数学形态学的语言是集合论，其中的集合表示图像的对象，如：二值化图像中，所有白色像素的集合是该图像的一个完整形态学描述。集合中每两个分量提供一个像

传统图像算法

#腐蚀:选取kernel区域内的最小值 # 矩形 kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5)) print(kernel1) # 椭圆 kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)) print(kernel2) # 十字形 kernel3 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,

OpenCV 形态学变换 morphologyEx函数

高级形态学变换：开运算：先腐蚀，再膨胀，可清除一些小东西(亮的)，放大局部低亮度的区域闭运算：先膨胀，再腐蚀，可清除小黑点形态学梯度：膨胀图与腐蚀图之差，提取物体边缘顶帽：原图像-开运算图，突出原图像中比周围亮的区域黑帽：闭运算图-原图像，突出原图像中比周围暗的区域腐蚀用于分割(isolate)独

OpenCV getStructuringElement函数

getStructuringElement函数会返回指定形状和尺寸的结构元素。 Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1)); 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。矩形：MORPH_RECT; 交叉形：MORPH_CROSS; 椭圆形：MORPH_ELLIPSE; 第二和第

(四)OpenCV-Python学习—形态学处理

　　通过阈值化分割可以得到二值图，但往往会出现图像中物体形态不完整，变的残缺，可以通过形态学处理，使其变得丰满，或者去除掉多余的像素。常用的形态学处理算法包括：腐蚀，膨胀，开运算，闭运算，形态学梯度，顶帽运算和底帽运算。 1. 腐蚀　　　腐蚀操作类似于中值平滑，也有一个核，但不进行卷积运

腐蚀与膨胀

import cv2 import numpy as np # 1.腐蚀与膨胀 img = cv2.imread('j.bmp', 0) kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) erosion = cv2.erode(img, kernel) # 腐蚀 dilation = cv2.dilate(img, kernel) # 膨胀 cv2.imshow('erosion/dilation', np.hstack((img, er

opencv学习-形态学处理

阈值分割的结果经常包含一些干扰，形态学能够用来调整分割区域的形状以获得比较理想的结果。常用的形态学处理包括：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、顶帽运算、地帽运算，其中腐蚀和膨胀是最基础的方法。文章目录腐蚀API膨胀开运算和闭运算API顶帽底帽形态学梯度腐蚀取每一

机器学习进阶-项目实战-信用卡数字识别 1.cv2.findContour(找出轮廓) 2.cv2.boudingRect(轮廓外接矩阵位置) 3.cv2.threshold(图片二值化操作) 4.c

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明：img表示输入图片，text表示需要填写的文本str格式，loc表示文本在图中的位置，font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格，color表示文本颜色，linestick表示线条大小信