首页
Python
Java
前端
数据库
Linux
Chatgpt专题
开发者工具箱
erosion专题
图像的腐蚀(erosion)和膨胀(dilation)
其实就是定义一个连通规则(structure),用该连通区域在图像上stride, 用连通区域内的最小或者最大值代替原来的值。(边界上只覆盖部分值)。 腐蚀和膨胀的一个作用是提取二值图像的边界。腐蚀一般用来提取内边界,内边界由边界点构成,是区域的一部分。内边界的提取利用图像的腐蚀处理得到原图像的一个收缩,再将收缩结果与目标图像进行异或运算,实现差值部分的提取。 外边界指区域外部与边界点相邻的像
阅读更多...
HLS实现图像膨胀和腐蚀运算--xf_dilation和xf_erosion
一、图像膨胀和图像腐蚀概念 我们先定义,需要处理的图片为二值化图像A。图片的背景色为黑色,即像素值为0。图片的目标色为白色,即像素值为1。 再定义一个结构元S,结构元范围内所有的像素为白色,像素值为1。 1、图像的膨胀 通俗点说:就是将图像的目标像素往外扩张,使目标的尺寸变大,从而达到膨胀的效果。 详细点说:一个结构元S从图
阅读更多...