这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了形态学 - 击中-击不中变换。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
1. HMT 介绍
2. 代码实现
HMT全称是Hit miss transformation --- 击中 击不中变换，这里我们只对二值图像做处理
二值图像是图像的灰度值只有两个值的图像，也就是非黑即白的图像，所以常用0表示黑，255表示白来表示二值图像
HMT 是形状检测的基本工具，其数学公式为：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-473368.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-473368.html
到了这里，关于形态学 - 击中-击不中变换的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
形态学处理之前需要将图像进行二值化处理, 然后我们需要设定一个卷积核, 最后将像素上每个点都完成卷积计算. 形态学很多高级处理的基础, 有很多作用: 消除毛刺、填充空隙、检测边缘，检查拐角(使用十字形卷积核) 腐蚀作用和膨胀相反, 用来腐蚀减小白色区域, 常用来消
形态学指一系列处理图像 形状特征 的图像处理技术. 形态学的基本思想是利用一种特殊的结构元(本质上就是卷积核)来测量或提取输入图像中相应的形状或特征，以便进一步进行图像分析和目标识别。 这些处理方法基本是对 二进制图像 进行处理, 即黑白图像 卷积核决定着图
形态滤波 ：是一种在数字图像处理中常用的图像处理技术，用于改善图像的质量、提取图像的特定特征或去除图像中的噪声。形态滤波主要基于形态学运算，通过结构元素（也称为模板）对图像进行局部区域的操作，从而改变图像的形状和结构。选择不同形状(如各向同性的
目录 一、形态学 二、图像全局二值化 三、自适应阈值二值化 四、腐蚀操作 五、获取形态学卷积核 六、膨胀操作 七、开运算 八、闭运算 定义: 指一系列处理图像形状特征的图像处理技术 形态学的基本思想是利用一种特殊的结构元(本质上就是卷积核)来测量或提取输入图
形态学操作包含以下操作： 腐蚀 (Erosion) 膨胀 (Dilation) 开运算 (Opening) 闭运算 (Closing) 形态梯度 (Morphological Gradient) 顶帽 (Top Hat)黑帽(Black Hat) 其中腐蚀和膨胀操作是最基本的操作，其他操作由这两个操作变换而来。 用一个结构元素扫描图像中每一个像素，结构元素
图像腐蚀（Image erosion）可用于减小图像中物体的大小、填充孔洞或者分离邻近的物体。腐蚀操作通过对图像中的每个像素应用结构元素（也称为腐蚀内核）来实现。 腐蚀操作的原理是将结构元素与图像进行逐像素的比较。如果结构元素的所有像素与图像中对应位置的像素都
获取形态学卷积核,这个函数是用来创建自定义形状的卷积核（也称为结构元素），这些核可以用在形态学操作比如腐蚀和膨胀中。 cv2.getStructuringElement(shape, ksize[, anchor]) shape:卷积核形状， cv2.MORPH_RECT: 矩形结构元素 cv2.MORPH_CROSS: 交叉形结构元素 cv2.MORPH_ELLIPSE: 椭圆形结构元素
adaptiveThreshold 二值化算子 想法：把获取二值化的图片轮廓，对直线进行开闭运算
目录 一、形态学梯度 二、顶帽操作 三、黑帽操作 梯度=原图 - 腐蚀 腐蚀之后原图边缘变小，原图 - 腐蚀 就可以得到腐蚀掉的部分，即边缘 案例代码如下: 运行结果如下: 顶帽 = 原图 - 开运算 开运算的效果是去除图形外的噪点，原图 - 开运算就得到了去掉的噪点 案例代码如
1.形态学操作 OpenCV 提供了丰富的函数来进行形态学操作，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。下面介绍一些常用的 OpenCV 形态学操作函数： 腐蚀操作（Erosion）： erode(src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType, borderValue) 该函数对输入图像中的前景区域进行
