Cv2 dilate opencv python

Image Resizing using OpenCV | Python
Python OpenCV | cv2.erode() method
Python | Image blurring using OpenCV
Python OpenCV | cv2.copyMakeBorder() method
Python | Grayscaling of Images using OpenCV
Image Processing in Python (Scaling, Rotating, Shifting and Edge Detection)
Erosion and Dilation of images using OpenCV in python
OpenCV Python Program to analyze an image using Histogram
Histograms Equalization in OpenCV
Python | Thresholding techniques using OpenCV | Set-1 (Simple Thresholding)
Python | Thresholding techniques using OpenCV | Set-2 (Adaptive Thresholding)
Python | Thresholding techniques using OpenCV | Set-3 (Otsu Thresholding)
OpenCV: Segmentation using Thresholding
Python OpenCV | cv2.cvtColor() method
Filter Color with OpenCV
Python | Denoising of colored images using opencv
Python | Visualizing image in different color spaces
Find Co-ordinates of Contours using OpenCV | Python
Python | Bilateral Filtering
Image Inpainting using OpenCV
Python | Intensity Transformation Operations on Images
Python | Image Registration using OpenCV
Python | Background subtraction using OpenCV
Background Subtraction in an Image using Concept of Running Average
Python | Foreground Extraction in an Image using Grabcut Algorithm
Python | Morphological Operations in Image Processing (Opening) | Set-1
Python | Morphological Operations in Image Processing (Closing) | Set-2
Python | Morphological Operations in Image Processing (Gradient) | Set-3
Image segmentation using Morphological operations in Python
Image Translation using OpenCV | Python
Image Pyramid using OpenCV | Python

Working with Images — Feature Detection and Description

Working with Images — Drawing Functions

Working with Videos

Applications and Projects

Python | Program to extract frames using OpenCV
Displaying the coordinates of the points clicked on the image using Python-OpenCV
White and black dot detection using OpenCV | Python
Python | OpenCV BGR color palette with trackbars
Draw a rectangular shape and extract objects using Python’s OpenCV
Invisible Cloak using OpenCV | Python Project
ML | Unsupervised Face Clustering Pipeline
Saving Operated Video from a webcam using OpenCV
Face Detection using Python and OpenCV with webcam
Opening multiple color windows to capture using OpenCV in Python
Python | Play a video in reverse mode using OpenCV
Template matching using OpenCV in Python
Cartooning an Image using OpenCV – Python
Vehicle detection using OpenCV Python
Count number of Faces using Python – OpenCV
Live Webcam Drawing using OpenCV
Detect and Recognize Car License Plate from a video in real time

OpenCV Projects

Build GUI Application Pencil Sketch from Photo in Python
Python OpenCV – Drowsiness Detection
Face Alignment with OpenCV and Python
Age Detection using Deep Learning in OpenCV
Right and Left Hand Detection Using Python
OpenCV Python: How to detect if a window is closed?
Save frames of live video with timestamps – Python OpenCV
Detecting low contrast images with OpenCV, scikit-image, and Python
Animate image using OpenCV in Python
Drawing a cross on an image with OpenCV
Blur and anonymize faces with OpenCV and Python
Face detection using Cascade Classifier using OpenCV-Python
Real time object color detection using OpenCV
Python – Writing to video with OpenCV
Add image to a live camera feed using OpenCV-Python
Face and Hand Landmarks Detection using Python – Mediapipe, OpenCV
Emotion Based Music Player – Python Project
Realtime Distance Estimation Using OpenCV – Python
Webcam QR code scanner using OpenCV
Color Identification in Images using Python – OpenCV
Real-Time Edge Detection using OpenCV in Python | Canny edge detection method
Opencv Python program for Face Detection

Getting Started

Working with Images — Getting Started

Image Resizing using OpenCV | Python
Python OpenCV | cv2.erode() method
Python | Image blurring using OpenCV
Python OpenCV | cv2.copyMakeBorder() method
Python | Grayscaling of Images using OpenCV
Image Processing in Python (Scaling, Rotating, Shifting and Edge Detection)
Erosion and Dilation of images using OpenCV in python
OpenCV Python Program to analyze an image using Histogram
Histograms Equalization in OpenCV
Python | Thresholding techniques using OpenCV | Set-1 (Simple Thresholding)
Python | Thresholding techniques using OpenCV | Set-2 (Adaptive Thresholding)
Python | Thresholding techniques using OpenCV | Set-3 (Otsu Thresholding)
OpenCV: Segmentation using Thresholding
Python OpenCV | cv2.cvtColor() method
Filter Color with OpenCV
Python | Denoising of colored images using opencv
Python | Visualizing image in different color spaces
Find Co-ordinates of Contours using OpenCV | Python
Python | Bilateral Filtering
Image Inpainting using OpenCV
Python | Intensity Transformation Operations on Images
Python | Image Registration using OpenCV
Python | Background subtraction using OpenCV
Background Subtraction in an Image using Concept of Running Average
Python | Foreground Extraction in an Image using Grabcut Algorithm
Python | Morphological Operations in Image Processing (Opening) | Set-1
Python | Morphological Operations in Image Processing (Closing) | Set-2
Python | Morphological Operations in Image Processing (Gradient) | Set-3
Image segmentation using Morphological operations in Python
Image Translation using OpenCV | Python
Image Pyramid using OpenCV | Python

Читайте также: Ошибка 404

Working with Images — Feature Detection and Description

Working with Images — Drawing Functions

Working with Videos

Applications and Projects

Python | Program to extract frames using OpenCV
Displaying the coordinates of the points clicked on the image using Python-OpenCV
White and black dot detection using OpenCV | Python
Python | OpenCV BGR color palette with trackbars
Draw a rectangular shape and extract objects using Python’s OpenCV
Invisible Cloak using OpenCV | Python Project
ML | Unsupervised Face Clustering Pipeline
Saving Operated Video from a webcam using OpenCV
Face Detection using Python and OpenCV with webcam
Opening multiple color windows to capture using OpenCV in Python
Python | Play a video in reverse mode using OpenCV
Template matching using OpenCV in Python
Cartooning an Image using OpenCV – Python
Vehicle detection using OpenCV Python
Count number of Faces using Python – OpenCV
Live Webcam Drawing using OpenCV
Detect and Recognize Car License Plate from a video in real time

OpenCV Projects

Build GUI Application Pencil Sketch from Photo in Python
Python OpenCV – Drowsiness Detection
Face Alignment with OpenCV and Python
Age Detection using Deep Learning in OpenCV
Right and Left Hand Detection Using Python
OpenCV Python: How to detect if a window is closed?
Save frames of live video with timestamps – Python OpenCV
Detecting low contrast images with OpenCV, scikit-image, and Python
Animate image using OpenCV in Python
Drawing a cross on an image with OpenCV
Blur and anonymize faces with OpenCV and Python
Face detection using Cascade Classifier using OpenCV-Python
Real time object color detection using OpenCV
Python – Writing to video with OpenCV
Add image to a live camera feed using OpenCV-Python
Face and Hand Landmarks Detection using Python – Mediapipe, OpenCV
Emotion Based Music Player – Python Project
Realtime Distance Estimation Using OpenCV – Python
Webcam QR code scanner using OpenCV
Color Identification in Images using Python – OpenCV
Real-Time Edge Detection using OpenCV in Python | Canny edge detection method
Opencv Python program for Face Detection

Источник

Python Cv2 Dilate: Расширение изображений с использованием OpenCV

Расширение и эрозия — две основные операции с изображениями в области математической морфологии. Расширение применяется к двоичным изображениям. Основным эффектом расширения двоичного изображения является постоянное увеличение границ областей пикселей переднего плана (например, обычно белых пикселей). Таким образом, области пикселей переднего плана увеличиваются в размере, а дыры в этих областях становятся меньше.

Python cv2 dilate

Чтобы применить морфологический фильтр к изображениям в Python с помощью OpenCV, используйте метод cv2.dilate(). Метод dilate() принимает два входных параметра, один из которых является нашим входным изображением; второй называется структурирующим элементом или ядром, которое определяет характер операции. Расширение изображения Увеличивает область объекта. См. Следующий синтаксис метода cv2.dilate().

Синтаксис

cv2.dilate(src, kernel[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]])

Параметры

Функция dilate() принимает следующие параметры.

image: это обязательный параметр и исходное изображение, на котором нам нужно выполнить расширение.
kernel: Обязательный параметр — матрица, с которой свернуто изображение.
dst: это выходное изображение того же размера и типа, что и изображение src.
anchor: это переменная целочисленного типа, представляющая точку привязки, и ее значение по умолчанию равно (-1, -1), что означает, что привязка находится в центре ядра.
borderType: показывает, какую границу нужно добавить. Он определяется такими флагами, как cv2.BORDER_CONSTANT , cv2.BORDER_REFLECT и т.д.
iterations: это необязательный параметр, который требует нескольких итераций.
borderValue: это значение границы в случае постоянной границы.

Расширение увеличивает белую область на изображении или размер объекта переднего плана.

Пример

import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('data.png', 1) cv2.imshow('Original', img) kernel = np.ones((5, 5), 'uint8') dilate_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1) cv2.imshow('Dilated Image', dilate_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

В этом примере сначала мы импортировали модули cv2 и numpy.

Затем мы читаем изображение с помощью метода imread().

На следующем шаге мы определили ядро для расширения. Мы использовали функцию np.ones() для определения матрицы ядра. Ядро — это набор координат, также известный как элемент структурирования.

Затем мы использовали функцию cv2.dilate() и передали три аргумента: изображение, ядро и итерации. В этом примере мы берем итерацию = 1.

На последних шагах мы вывели расширенное изображение.

Расширение изображения полезно, потому что если вы выполнили эрозию, то эрозия уже удалила белые шумы, но она также сжимает наш объект. Итак, мы расширяем его. Поскольку шум ушел, они не вернутся, но площадь нашего объекта увеличивается. Расширение полезно для соединения сломанных частей объекта.

Источник

Cv2 dilate opencv python

We will learn different morphological operations like Erosion, Dilation, Opening, Closing etc.
We will see different functions like : cv.erode(), cv.dilate(), cv.morphologyEx() etc.

Theory

Morphological transformations are some simple operations based on the image shape. It is normally performed on binary images. It needs two inputs, one is our original image, second one is called structuring element or kernel which decides the nature of operation. Two basic morphological operators are Erosion and Dilation. Then its variant forms like Opening, Closing, Gradient etc also comes into play. We will see them one-by-one with help of following image:

1. Erosion

The basic idea of erosion is just like soil erosion only, it erodes away the boundaries of foreground object (Always try to keep foreground in white). So what it does? The kernel slides through the image (as in 2D convolution). A pixel in the original image (either 1 or 0) will be considered 1 only if all the pixels under the kernel is 1, otherwise it is eroded (made to zero).

So what happends is that, all the pixels near boundary will be discarded depending upon the size of kernel. So the thickness or size of the foreground object decreases or simply white region decreases in the image. It is useful for removing small white noises (as we have seen in colorspace chapter), detach two connected objects etc.

Here, as an example, I would use a 5×5 kernel with full of ones. Let’s see it how it works:

Источник