2021-02-13 Python OpenCV morphologyEx()函数该函数执行高级形态转换python有腐蚀函数吗,可以使用腐蚀和膨胀作为基本操作来执行高级形态转换,任何操作都能够原地执行 。在多通道图像python有腐蚀函数吗的例子中,每一个通道都独立地被处理 。
erode(腐蚀)python有腐蚀函数吗:它沿着物体边界移除像素并缩小物体的大小,会增强图像的暗部 。
dilate(膨胀)python有腐蚀函数吗:通过将像素添加到该图像中的对象的感知边界,扩张放大图像中的明亮白色区域 。
opening operation(开运算):先腐蚀,后膨胀 。能够排除小黑点 。
close operation(闭运算):先膨胀,后腐蚀 。能够排除小亮点 。
src:输入图像 , 输入图像的通道数是任意的 。
op:形态操作的类型如:cv2.MORPH_ERODE(腐蚀),cv2.MORPH_DILATE(膨胀),cv2.MORPH_OPEN(开运算),cv2.MORPH_CLOSE(闭元素)
...等等操作
(详细参考官方文档MorphTypes )
kernel:输入一个数组作为核 。能被 getStructuringElement 创建 。
anchor:核的锚点位置,负值说明该锚点位于核中心 。默认为核中心 。
iterations:整型int 。腐蚀与膨胀被应用的次数 。默认为None 。
例:一次开运算迭代两次:(MORPH_OPEN=)伴随两次迭代等于:腐蚀--腐蚀--膨胀--膨胀 。
borderType:像素边界扩展类型,参照官方文档所列的几种类型 BorderTypes
borderValue:边界为常量时的边界值 。默认值有特殊含义 。默认值为None 。
OpenCV Python 系列教程4 - OpenCV 图像处理(上) 学习目标:
OpenCV 中有 150 多种色彩空间转化的方法,这里只讨论两种:
HSV的色相范围为[0,179],饱和度范围为[0,255],值范围为[0,255] 。不同的软件使用不同的规模 。如果要比较 OpenCV 值和它们,你需要标准化这些范围 。
HSV 和 HLV 解释
运行结果:该段程序的作用是检测蓝色目标,同理可以检测其他颜色的目标
结果中存在一定的噪音,之后的章节将会去掉它
这是物体跟踪中最简单的方法 。一旦你学会了等高线的函数,你可以做很多事情,比如找到这个物体的质心 , 用它来跟踪这个物体,仅仅通过在相机前移动你的手来画图表,还有很多其他有趣的事情 。
菜鸟教程 在线 HSV- BGR 转换
比如要找出绿色的 HSV 值,可以使用上面的程序,得到的值取一个上下界 。如上面的取下界 [H-10, 100, 100] , 上界 [H+10, 255, 255]
或者使用其他工具如GIMP
学习目标:
对图像进行阈值处理 , 算是一种最简单的图像分割方法 , 基于图像与背景之间的灰度差异,此项分割是基于像素级的分割
threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) - retval, dst
计算图像小区域的阈值 。所以我们对同一幅图像的不同区域得到不同的阈值,这给我们在不同光照下的图像提供了更好的结果 。
三个特殊的输入参数和一个输出参数
adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) - dst
opencv-threshold-python
OpenCV 图片集
本节原文
学习目标:
OpenCV 提供两种变换函数: cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective
cv2.resize()完成缩放
文档说明
运行结果
说明:cv2.INTER_LINEAR方法比cv2.INTER_CUBIC还慢,好像与官方文档说的不一致? 有待验证 。
速度比较: INTER_CUBICINTER_NEARESTINTER_LINEARINTER_AREAINTER_LANCZOS4
改变图像的位置,创建一个np.float32类型的变换矩阵,
warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]]) - dst
运行结果:
旋转角度()是通过一个变换矩阵变换的:
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