一 原始随机图像
1、代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
square = np.zeros((32,32))#全0数组
square[10:20,10:20]=1#把其中一部分设置为1
x, y =(32*np.random.random((2,15))).astype(np.int)#随机位置
square[x,y]=1#把随机位置设置为1
plt.imshow(square)#原始随机图像
plt.show()
2、运行结果
二 开运算
1、代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
square = np.zeros((32,32))#全0数组
square[10:20,10:20]=1#把其中一部分设置为1
x, y =(32*np.random.random((2,15))).astype(np.int)#随机位置
square[x,y]=1#把随机位置设置为1
open_square = ndimage.binary_opening(square)#开运算
plt.imshow(open_square)
plt.show()
2、运行结果
三 膨胀运算
1、代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
square = np.zeros((32,32))#全0数组
square[10:20,10:20]=1#把其中一部分设置为1
x, y =(32*np.random.random((2,15))).astype(np.int)#随机位置
square[x,y]=1#把随机位置设置为1
eroded_square = ndimage.binary_erosion(square)#膨胀运算
plt.imshow(eroded_square)
plt.show()
2、运行结果
四 闭运算
1、代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage
square = np.zeros((32,32))#全0数组
square[10:20,10:20]=1#把其中一部分设置为1
x, y =(32*np.random.random((2,15))).astype(np.int)#随机位置
square[x,y]=1#把随机位置设置为1
closed_square = ndimage.binary_closing(square)#闭运算
plt.imshow(closed_square)
plt.show()
2、运行结果
相关推荐
### 基于数学形态学的边缘提取方法详解 #### 引言 数学形态学作为图像分析领域的一门新兴学科,近年来在图像处理、模式识别和计算机视觉等多个领域展现出巨大潜力。尤其在边缘检测和特征提取方面,数学形态学提供...
数学形态学是图像处理和信号分析领域的一种强大工具,它源于数学和计算机科学,主要涉及形状的分析、构造和变换。在电力系统中,数学形态学的应用为解决复杂问题提供了新的视角和方法。电力系统是一个复杂的动态网络...
### 基于小波变换和数学形态学的遥感图像边缘检测 #### 概述 在遥感图像处理领域,边缘检测是一项至关重要的技术,它能够帮助我们从图像中提取出物体边界,从而实现对图像的有效分析和理解。然而,遥感图像通常...
应用数学形态学对一维扰动信号进行处理!!!
《图像处理与分析—数学形态学方法及应用》是由崔屹编著的一本专业书籍,由科学出版社出版。这本书深入浅出地介绍了图像处理领域的核心概念之一——数学形态学及其在实际问题中的应用。数学形态学是图像处理的一个...
数学形态学方法是一种源于图像处理和模式识别领域的理论与技术,它主要研究对象的几何形状,通过对形状的操作来提取、分析或改变图像特征。这种方法基于集合论和拓扑学的概念,广泛应用于计算机视觉、图像分析、信号...
### 基于数学形态学的边缘检测算法研究 #### 引言 边缘检测作为数字图像处理中的关键步骤之一,在图像分析与理解中扮演着重要角色。传统的边缘检测方法(如Laplacian算子、Sobel算子、Canny算子等)虽然简单有效,...
数学形态学是一门基于集合论的数学分支,主要用于图像处理和分析。该学科起源于1964年,由法国的J. Serra和G. Matheron在铁矿石研究中提出,他们通过“击中/击不中变换”为形态学提供了理论基础。数学形态学的核心...
数学形态学是图像处理领域中的一个重要分支,它主要研究图像的几何形状和结构,并通过一系列基本操作来提取、分析和变换这些形状特征。在边缘检测中,数学形态学方法因其简单、有效和对噪声有一定的鲁棒性而被广泛...
### 数学形态学概述 #### 一、数学形态学的历史 数学形态学是一门新兴的图像处理技术,其诞生和发展历程十分有趣且充满创新精神。该领域的起源可以追溯到1964年的法国巴黎,由两位杰出的数学家——让·塞尔(Jean ...
在图像处理领域,数学形态学是一种非常重要的技术,主要用于图像分析和形状提取。它主要处理的是二值图像,但也有扩展到灰度图像的情况。在这个主题中,我们重点关注的是"数学形态学中的灰度腐蚀算法",这是一种用于...
### 数学形态学及其应用 #### 一、数学形态学简介 数学形态学(Mathematical Morphology)是一门建立在集合论基础上的新兴学科,它主要用于信号的几何形态分析和描述。数学形态学的核心思想是利用特定的结构元素对...
数学形态学是计算机图像分割的经典方法,也是相对来说比较成熟的方法。
### 数学形态学原理及应用 #### 一、引言 数学形态学是一种研究数字影像形态结构特征及其快速并行处理方法的理论体系。通过目标影像的形态变换,可以实现结构分析和特征提取的目的。目前,许多有效的图像处理系统...
《数学形态学方法及应用》一书,由崔屹撰写,是图象图形科学丛书中的一部重要作品,专门探讨了数学形态学在数字图像处理中的应用。这本书对于那些正在研究或从事数字图像处理的人来说,无疑是一份宝贵的参考资料。 ...
【数学形态学】是一种专门处理图像形状的工具,它基于集合论和拓扑学,用于分析图像的结构和特征。在数学形态学中,图像的每个像素值取决于它和周围像素的关系,而非仅仅自身的值。主要操作包括【腐蚀】、【膨胀】、...
数学形态学操作是一种在图像处理领域广泛应用的技术,主要用于图像分割、噪声去除、形状分析和特征提取等任务。在MATLAB中,提供了丰富的工具箱支持这些操作,使得对图像进行数学形态学处理变得十分便捷。本篇文章将...