膨胀和腐蚀是图像处理中常用的形态学操作,用于改变图像的形状和结构。在 OpenCV 中,膨胀和腐蚀是基于结构元素的像素操作,可以用于图像增强、边缘检测、图像分割等多个领域。本文将以膨胀和腐蚀操作为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行形态学操作的基本步骤和实例。
图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程,与图像腐蚀相似,图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点,并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后,将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处,如果原图像中某个元素被结构元素覆盖,但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同,那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中心点对应点的像素值。图像的膨胀过程示意图如图6-12所示,图6-12中左侧为待膨胀的原图像,中间为结构元素,首先将结构元素的中心与原图像中的A像素重合,将结构元素覆盖的所有像素的像素值都修改为1,将结构元素中心点依次与原图像中的每个像素重合,判断是否有需要填充的像素。原图像膨胀的结果如图6-17中右侧图像所示。
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。
图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大;腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。
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
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。
后处理(Post-processing),是针对原有的游戏画面进行算法加工,达到提升画面质量或增强画面效果的技术,可通过着色器Shader程序实现。
synchronized 在 JDK 1.5 时性能是比较低的,然而在后续的版本中经过各种优化迭代,它的性能也得到了前所未有的提升,上一篇中我们谈到了锁膨胀对 synchronized 性能的提升,然而它也只是“众多” synchronized 性能优化方案中的一种,那么我们本文就来盘点一下 synchronized 的核心优化方案。
导语 | 后处理(Post-processing),是针对原有的游戏画面进行算法加工,达到提升画面质量或增强画面效果的技术,可通过着色器Shader程序实现。 一、概述 变形特效是处理和增强画面效果的一类后处理技术,经常被应用在各类相机短视频app特效中,如美颜瘦身、哈哈镜特效。 本文主要从各类美颜相机中梳理了以下几种常用的变形特效: 局部扭曲 (twirl effect) 局部膨胀 (inflate effect) 任意方向挤压 (pinch effect) 其中,扭曲可用在眼睛的局部旋转,膨胀
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:
以下代码均在python3.6,opencv4.2.0环境下试了跑一遍,可直接运行。
javap命令生成的字节码中包含 ** monitorenter ** 和 ** monitorexit **指令
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。
图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.
synchronized 在 JDK 1.5 时性能是比较低的,然而在后续的版本中经过各种优化迭代,它的性能也得到了前所未有的提升,
当JVM的解释器执行monitorenter时会进入到 InterpreterRuntime.cpp的
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。
计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:
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:
上一篇中我们学习了《C++ OpenCV使用InRange对HSV颜色进行分割》,本身通过视频中可以看到我们通过颜色把按摩器提取了出来,这次我们基于上一章的成果,在上面实现原视频中的物体标识出来,呈现出追踪的效果。
膨胀卷积是为解决语义分割任务而提出的。因为深度学习的蓬勃发展,其也被迁移应用于语义分割领域。当时的SOTA方法多是基于卷积神经网络,但卷积神经网络当初是为图像分类任务而设计的。语义分割作为一种稠密预测(Dense Prediction)任务——语义分割是像素级的分类任务,与图像分类具有结构上的不同。这里的不同指的应该是,图像分类的网络只需输出相应的物体类别的概率,而语义分割网络则需要输出与原图像大小相同的图像。
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。
其中,左侧是Robert算子的X方向梯度、右侧是Y方向梯度。 自定义Robert算子实现如下:
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【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。
浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》,源码也是用pytyon实现的,分析了一下其原理,这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。
synchronized 在 JDK 1.5 之前性能是比较低的,在那时我们通常会选择使用 Lock 来替代 synchronized。然而这个情况在 JDK 1.6 时就发生了改变,JDK 1.6 中对 synchronized 进行了各种优化,性能也得到了大幅的提升,这也是目前版本中还能经常见到 synchronized 身影的重要原因之一。当然除了性能之外,synchronized 的使用也非常便利,这也是它流行的重要原因。
可以直接去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours/blob/main/Resources/test.png地址直接下载到。
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!
之前写过一篇博文:opencv中初学者必须了解的5个函数-灰度化、模糊、Canny边缘检测、膨胀和侵蚀,是用C++ OpenCV实现的,对应代码如下:
积分图来源与发展 积分图是Crow在1984年首次提出,是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。积分图是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法,这种算法主要优点是一旦积分图首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。第一个应用积分图像技术的应用是在Viola-Jones的对象检测框架中出现。 积分图概念 在积分图(In
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
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。
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
与其他领域一样,软件开发领域也有一些非常经典的定律。这些定律包括了一些法则或软件开发大神的名言。
当前顶级目标检测器依赖于非常深的CNN主干网络,例如ResNet-101和Inception,优点是它们具有强大的特征表现能力,但是耗时严重。相反地,一些基于轻量级模型的检测器满足实时处理,但是精度是诟病。
OpenCV中的形态学转换操作有七种:腐蚀,膨胀,开运算,闭运算,形态学梯度,礼帽,黑帽。
本篇文章将围绕synchronized关键字,使用大量图片、案例深入浅出的描述CAS、synchronized Java层面和C++层面的实现、锁升级的原理、源码等
为了换取性能,JVM在内置锁上做了非常多的优化,膨胀式的锁分配策略就是其一。理解偏向锁、轻量级锁、重量级锁的要解决的基本问题,几种锁的分配和膨胀过程,有助于编写并优化基于锁的并发程序。
形态学变化是基于图像形状的一些简单操作。操作对象一般是二值图像,需要两个输入,一个是输入图像,另一个是3x3的结构元素(内核),决定了膨胀操作的本质。常见的操作是图像的膨胀和腐蚀。以及他们的进阶操作注入Opening、Closing、Gradient等等。
昨天的推文《DeepLab V2》组织方式很不清晰,没有将关键结论以及空洞卷积这种方法的优点讲出来,所以重新组织了一下这篇论文的解读,希望可以带来不一样的体验。
2017-11-29 17:29
腐蚀与膨胀是形态学滤波的两个基本运算,通过腐蚀和膨胀两种运算可以实现多种功能,主要如下:
大爆炸宇宙论:(The Big Bang Theory)是现代宇宙学中最有影响的一种学说。它的主要观点是认为宇宙曾有一段从热到冷的演化史。在这个时期里,宇宙体系在不断地膨胀,使物质密度从密到稀地演化,如同一次规模巨大的爆炸。
并发编程式Java基础,同时也是Java最难的一部分,因为与底层操作系统和硬件息息相关,并且程序难以调试。本系列就从synchronized原理开始,逐步深入,领会并发编程之美。
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。
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。
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