二值影象處理開運算
應用背景:在前兩篇博文中我們看到腐蝕操作會縮小影象前景、膨脹操作會增大影象前景,經過這兩種變換後圖像的細節也發生了一些變換,如果腐蝕和膨脹同時處理影象會產生什麼效果呢,這個問題就是本文要講的開操作。
基本原理:在二值形態學影象處理中,除了腐蝕和膨脹這兩種一次運算外,還有二次運算操作,開運算就是其中一種。用結構元B對影象A進行開操作表示為A 。B,用集合運算定義如下:
從上式可知,開操作是先對影象進行腐蝕然後進行膨脹。
C++實現:把前兩篇博文中的腐蝕操作和膨脹操作的程式碼合在一起就完成了開操作的C++實現。
執行結果:在VS2010中執行MFC多文件程式得到結果如下圖
開操作前的lena影象
開操作後的lena影象
從開操作的處理結果來看,達到先腐蝕後膨脹的雙重效果,開操作平滑了影象物體的邊緣、斷開了較窄的狹頸並消除了細長的突出物。
相關推薦
二值影象處理開運算
應用背景:在前兩篇博文中我們看到腐蝕操作會縮小影象前景、膨脹操作會增大影象前景,經過這兩種變換後圖像的細節也發生了一些變換,如果腐蝕和膨脹同時處理影象會產生什麼效果呢,這個問題就是本文要講的開操作。 基本原理:在二值形態學影象處理中,除了腐蝕和膨脹這兩種一次運算外,還有二次
形態學影象處理:開運算、閉運算、形態學梯度、頂帽、黑帽合輯
說明 開運算:先腐蝕後膨脹的過程,可以用來消除小物體、在纖細點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時並不明顯改變其面積。 閉運算:先膨脹後腐蝕的過程,能夠排除小型黑洞(黑色區域)。 形態學梯度:膨脹圖與腐蝕圖之差,對二值影象進行這一操作可以將團塊(blob)的邊緣突出出來。可以用形態學
C++——bmp二值影象的腐蝕、膨脹、開運算、閉運算
本文實現二值bmp影象的腐蝕、膨脹及開運算、閉運算操作。本文使用白色為前景、黑色為背景的二值圖進行操作:1、腐蝕腐蝕操作是結構原中心在被腐蝕影象中平移填充的過程。影象A被結構元B腐蝕,用集合論來表示如下式:
【數字影象】C++8位和24位BMP點陣圖的平滑、銳化、二值化處理,以及24位真彩圖的灰度化
BMP標頭檔案: #ifndef BMP_H//前處理器 #define BMP_H typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned int DWORD; typedef
OpenCV學習筆記之針對二值影象的邊緣光滑處理(突出部消除)
處理程式碼分為兩部分,第一部分用於去除邊緣的突出部,第二部分用於邊緣光滑。具體如下所示 1.去除邊緣突出部 //去除二值影象邊緣的突出部 //uthreshold、vthreshold分別表示突出部的寬度閾值和高度閾值 //type代表突出部的顏色,0表示黑色,1代表白色
【影象處理】利用種子填充法對二值影象進行連通域標記-計算目標中心位置方法2
種子填充法原理 大致演算法如下: 設二值化影象A中,畫素值為255的點是前景,為0的點是背景。A(x, y)為座標(x, y)處的畫素值,遍歷影象的每個畫素: 1、 如果畫素值不等於255,則繼續訪問下一個元素。 2、 如果畫素值為A(x, y) = 255,則新建一
利用opencv對影象進行二值化處理
利用該方法對圖形進行二值化處理,能夠很好的除去光線對圖片的影響 #include<iostream> #include<opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; using namespace
Win8 Metro(C#)數字影象處理--2.40二值影象輪廓提取演算法
[函式名稱] 二值影象輪廓提取 ContourExtraction(WriteableBitmap src) [演算法說明] 二值影象的輪廓提取對於影象識別,影象分割有著重要意義。該演算法的核心就是將影象目標的內部點消除。所謂內部點,我們要根據當前畫素點的鄰域來進
【OpenCV3影象處理】查詢二值影象的邊緣 ( findContours()函式詳解 )
void cv::findContours ( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode
Ubuntu 14.04 下使用 OpenCV 圖片二值化處理
ubuntu14 install article all tail .net .com enc -o 參考: OpenCV - Ubuntu 14.04 64 bit 圖片二值化工具 Ubuntu 14.04 下使用 OpenCV 圖片二值化處理 TBD。Ubuntu
實現基於C語言的二值影象連通域標記演算法
實現基於C語言的二值影象連通域標記演算法 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdarg.h> 3 #include <stddef.h> 4 #include <stdlib.h> 5 #includ
基於卷積神經網路特徵圖的二值影象分割
目標檢測是當前大火的一個研究方向,FasterRCNN、Yolov3等一系列結構也都在多目標檢測的各種應用場景或者競賽中取得了很不錯的成績。但是想象一下,假設我們需要通過影象檢測某個產品上是否存在缺陷,或者通過衛星圖判斷某片海域是否有某公司的船隻
利用PIL.ImageOps.invert實現二值影象黑白反轉
利用PIL.ImageOps.invert實現二值影象黑白反轉 import PIL.ImageOps from PIL import Image img = Image.open('D:\\Desktop\\計算機視覺\\image\\0.png') img =
影象分析:二值影象連通域標記
一、前言 二值影象,顧名思義就是影象的亮度值只有兩個狀態:黑(0)和白(255)。二值影象在影象分析與識別中有著舉足輕重的地位,因為其模式簡單,對畫素在空間上的關係有著極強的表現力。在實際應用中,很多影象的分析最終都轉換為二值影象的分析,比如:醫學影象分析、前景檢測、字元識
二值影象的腐蝕膨脹原理(附程式碼)
程式碼: #include <iostream> #include<vector> #include<iomanip> using namespace std; #define picX 6 #define picY 6 type
二值影象:B&W(黑白影象)、 Gray (灰度影象) 、單色影象//Color(彩色影象)
二值影象(binary image),即影象上的每一個畫素只有兩種可能的取值或灰度等級狀態,人們經常用黑白、B&W、單色影象表示二值影象。 B&W黑白影象: 只有黑色和白色,不存在過渡性的灰色,它一個畫素只需要一個二進位制位就能表示出來,即0表示
二值影象、灰度影象、彩色影象
二值影象 二值影象(Binary Image),按名字來理解只有兩個值,0和1,0代表黑,1代表白,或者說0表示背景,而1表示前景。其儲存也相對簡單,每個畫素只需要1Bit就可以完整儲存資訊。如果把每個畫素看成隨機變數,一共有N個畫素,那麼二值圖有2的N次方種變化,而8位灰度
驗證碼識別演算法腐蝕和二值化處理演算法
腐蝕演算法實現程式碼 private static int[][] erosion(int[][] source,int threshold){ int width = source[0].length; int height = source.leng
SSE影象演算法優化系列二十五:二值影象的Euclidean distance map(EDM)特徵圖計算及其優化。 SSE影象演算法優化系列九:靈活運用SIMD指令16倍提升Sobel邊緣檢測的速度(4000*3000的24點陣圖像時間由480ms降低到30ms)
Euclidean distance map(EDM)這個概念可能聽過的人也很少,其主要是用在二值影象中,作為一個很有效的中間處理手段存在。一般的處理都是將灰度圖處理成二值圖或者一個二值圖處理成另外一個二值圖,而EDM演算法確是由一幅二值圖生成一幅灰度圖。其核心定義如下: The definitio
數字影象處理形態學運算
程式碼實現的最終效果 clc close all; I=imread('E:\matlab\toolbox\images\imdemos\html\cirlce.bmp'); figure(1);imshow(I); se=strel('ball',20,5); I1=imclose(I,