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例如，设定阈值为127，然后： 将图像内所有像素值大于 127 的像素点的值设为 255。 将图像内所有像素值小于或等于 127 的像素点的值设为 0。 cv2.threshold() 和 cv2.adaptiveThreshold() 是 OpenCV 中用于实现阈值处理的两个函数，它们之间有以下区别： 1.1.1. cv2.threshold()： 这个函数
闭运算是先膨胀、后腐蚀的运算，它有助于关闭前景物体内部的小孔，或去除物体上的小黑点，还可以将不同的前景图像进行连接。 例如，在图 8-17 中，通过先膨胀后腐蚀的闭运算去除了原始图像内部的小孔（内部闭合的闭运算），其中： 左图是原始图像。 中间的图是对原
总结 针对处理二值图图像时，腐蚀或膨胀算法的核心： 1、确定该点（假设为A点）的灰度级，是0还是255； 2、遍历以该点为中心的3x3的邻域，获取灰度级等于0或者等于255的像素点个数，使用 flag 变量记录； 3、当 flag 大于设定的数值时，则A点的灰度级将被赋值为0或者
形态学，即数学形态学（Mathematical Morphology），是图像处理过程中一个非常重要的研 究方向。形态学主要从图像内提取分量信息，该分量信息通常对于表达和描绘图像的形状具有 重要意义，通常是图像理解时所使用的最本质的形状特征。例如，在识别手写数字时，能够通 过
膨胀操作是形态学中另外一种基本的操作。膨胀操作和腐蚀操作的作用是相反的，膨胀操作能对图像的边界进行扩张。膨胀操作将与当前对象（前景）接触到的背景点合并到当前对象内，从而实现将图像的边界点向外扩张。如果图像内两个对象的距离较近，那么在膨胀的过程
摘要： 这篇文章将详细讲解图像形态学知识，主要介绍图像腐蚀处理和膨胀处理。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十七.图像增强及运算篇之腐蚀和膨胀详解》，作者： eastmount 。 数学形态学的应用可以简化图像数据，保持它们基本的形状特征，并出去不相干的结
提示：文章参考了网络上其他作者的文章，以及相关书籍，如有侵权，请联系作者。 图像的形态学处理是对图像的局部像素进行处理，用于从图像中提取有意义的局部图像细节。通过改变局部区域的像素形态，以对目标进行增强，或者为后续进行图像分割、特征提
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欢迎回来，我的图像处理爱好者们！今天，让我们深入研究图像处理领域中的形态学计算。这些非线性的图像处理技术允许我们操纵图像中对象的形状和结构。在本系列中，我们将依次介绍四种基本的形态学操作：腐蚀、膨胀、开操作和闭操作。 闲话少说，我们直接开始吧！
