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OpenCV入门精讲(C++/Python双语教学)
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其他形态学运算
计算机视觉与OpenCV
《学习OpenCV4基于Python的算法实战》作者
博客专家认证
2023-01-13 03:43:03
课时名称
课时知识点
其他形态学运算
imgproc模块是一个巨无霸的模块,是OpenCV图像算法最庞大最核心的模块,常用的图像处理算法基本上都在这里定义的,所以这个是重点讲解的模块。
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其他形态学运算
课时名称课时知识点其他形态学运算imgproc模块是一个巨无霸的模块,是OpenCV图像算法最庞大最核心的模块,常用的图像处理算法基本上都在这里定义的,所以这个是重点讲解的模块。
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【计算机视觉】Python OpenCV 4高级编程与实战
本套课程主要讲解OpenCV 4 for Python的核心API的使用方法,并提供了大量的实战案例,课程的主要内容如下:OpenCV for Python的安装图像处理色彩空间通道Numpy与OpenCV的结合绘制图形阈值函数几何变换图像
运算
滤波器
形态学
方法图形检测匹配模板视频处理人脸识别效果图
OpenCV
形态学
操作(开,闭,梯度,礼帽,黑帽)
文章目录
形态学
基本概念高级
形态学
变换函数:MorphologyEx
形态学
开
运算
开
运算
案例:
形态学
闭
运算
闭
运算
案例:
形态学
梯度
运算
形态学
梯度
运算
案例:礼/顶帽(Top hat)礼帽案例:黑帽(Black hat)黑帽案例:
形态学
基本概念 图像
形态学
即数学
形态学
(Mathematical morphology)是一门建立在格伦和拓扑学基础上的图像分析学科,是数学
形态学
图像处理的基本理论;常见图像
形态学
运算
:腐蚀,膨胀,开
运算
,闭
运算
,骨架抽取,极线腐蚀,击中击不中变换,顶帽变换,颗粒分析,流域变换,
形态学
梯度
opencv
形态学
操作(python)
形态学
操作
形态学
操作腐蚀膨胀通用
形态学
函数开
运算
闭
运算
形态学
梯度
运算
礼帽
运算
黑帽
运算
核函数
形态学
操作
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。
形态学
操作主要包含:腐蚀、膨胀、开
运算
、闭
运算
、
形态学
梯度(Morphological Gradient)
运算
、顶帽
运算
(礼帽
运算
)、黑帽
运算
等操作。 腐蚀操作和膨胀
7/15
形态学
图像处理
形态学
图像处理概述二值
形态学
的基本
运算
1、腐蚀集合的平移2、膨胀3、膨胀与腐蚀
运算
的对偶性4、开
运算
与闭
运算
击中或击不中变换6、一些基本的
形态学
算法二值
形态学
图像处理1、形态滤波2、边界提取3、区域填充4、骨架提取5、物体识别四、灰度
形态学
基本
运算
1、灰度腐蚀2、灰度膨胀3、灰度开
运算
和灰度闭
运算
五、灰度
形态学
处理算法1、
形态学
平衡2、
形态学
平衡3、top—hot变换 概述
形态学
图
OpenCV3.2 Java图像处理视频学习教程
OpenCV3.2 Java图像处理视频培训课程:基于OpenCV新版本3.2.0详细讲述Java OpenCV图像处理部分内容,包括Mat对象使用、图像读写、 基于常用核心API讲述基本原理、使用方法、参数、代码演示、图像处理思路与流程讲授。主要内容包括opencv像素操作、滤波、边缘提取、直线与圆检测、
形态学
操作与分水岭、图像金子塔融合重建、多尺度模板匹配、opencv人脸检测、OpenCV跟Tomcat使用实现服务器端图像处理服务。
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《深度学习计算机视觉实战》和《学习OpenCV4:基于Python的算法实战》作者,喜欢深度学习、计算机视觉、OpenCV、无人驾驶、算法、C++/Python编程及其提升。 大家好,我在CSDN上开了OpenCV课程,C++/Python双语教学,欢迎大家关注报名课程,报名的朋友有机会抽中获得《学习OpenCV4:基于Python的算法实战》图书,课程地址: https://edu.csdn.net/course/detail/38039
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《深度学习计算机视觉实战》和《学习OpenCV4:基于Python的算法实战》作者,喜欢深度学习、计算机视觉、OpenCV、无人驾驶、算法、C++/Python编程及其提升。 大家好,我在CSDN上开了OpenCV课程,C++/Python双语教学,欢迎大家关注报名课程,报名的朋友有机会抽中获得《学习OpenCV4:基于Python的算法实战》图书,课程地址: https://edu.csdn.net/course/detail/38039
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