Python OpenCV中形态学操作有哪些详细应用案例?
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本文共计1084个文字,预计阅读时间需要5分钟。
目录
一、图像与像素
1.1 图像操作
1.2 像素操作
二、运算符
2.1 开运算
2.2 闭运算
三、梯度运算
四、礼帽与黑帽
4.1 礼帽
4.2 黑帽
一、图像与像素
1.1 图像操作:import cv2
目录
- 一、 腐蚀与膨胀
- 1.1 腐蚀操作
- 1.2 膨胀操作
- 二、 开运算与闭运算
- 2.1 开运算
- 2.2 闭运算
- 三、梯度运算
- 四、礼帽与黑帽
- 4.1 礼帽
- 4.2 黑帽
一、 腐蚀与膨胀
1.1 腐蚀操作
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/dige.png') cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
dige.png原图1展示(注: 没有原图的可以截图下来保存本地。
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一、图像与像素
1.1 图像操作
1.2 像素操作
二、运算符
2.1 开运算
2.2 闭运算
三、梯度运算
四、礼帽与黑帽
4.1 礼帽
4.2 黑帽
一、图像与像素
1.1 图像操作:import cv2
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- 一、 腐蚀与膨胀
- 1.1 腐蚀操作
- 1.2 膨胀操作
- 二、 开运算与闭运算
- 2.1 开运算
- 2.2 闭运算
- 三、梯度运算
- 四、礼帽与黑帽
- 4.1 礼帽
- 4.2 黑帽
一、 腐蚀与膨胀
1.1 腐蚀操作
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/dige.png') cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
dige.png原图1展示(注: 没有原图的可以截图下来保存本地。

