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我想弄清楚實現圖像擴張和侵蝕二進制圖像的有效方法。據我所知，用簡單的方式將是：循環通過圖像如果像素是1 循環通過鄰里基於所述結構元素的高度和寬度（擴張）將圖像中的每個像素用中相應位置的值替換（腐蝕）檢查是否所有的鄰域都等於SE，如果全部保留像素，則刪除中心所以這意味着對於每個像素我必須遍歷SE以及使之成爲一個O（N 中號 W * H）。有沒有更好的方法來做到這一點？

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特定點的擴張

我想知道是否可以僅在骨架的某些點上進行擴張。例如，如果我們在下面的圖像中拍攝圖像，只能擴大與矩形的左上角和左下角對應的骨架點？（每個點的座標將被稱爲）

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matlab：檢測從骨架更好的分支點

我有兩個骨架圖像，我提取的分支點。不幸的是，分支似乎並不正確。有沒有人有關於如何提取有效分支點（即「y」形狀點）的建議？ reg1 = imread('region1.tif'); [i,j] = ind2sub(size(reg1), find(bwmorph(reg1,'branchpoint') == 1)); h=figure; imshow(reg1); hold on; plot(

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OpenCV - 只保留蟒蛇中標記的斑點

我有一個形態學問題，我試圖用OpenCV解決。我有兩個圖像。面膜種子，在掩模圖像正嘗試僅保留一個種子圖像標註的斑點，並刪除其餘部分。下邊我張貼在掩模和種子圖像掩模圖像：種子圖像：爲了進一步說明一個我已放大的問題進入圖像並創建一個子圖。在這個例子中，右邊的圖是種子圖，左邊的圖是蒙版圖。在手術結束時，我希望左邊的象鼻骨形成斑點，因爲它由種子座標（左）標記。按位操作只會給我種子和掩碼之

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的Python numpy的陣列 - 接近最小的區域

我有一個2D布爾numpy的陣列來表示影像，在我稱之爲skimage.measure.label標記每個分割的區域，讓我INT [0500]的2D陣列;此數組中的每個值代表該像素的區域標籤。我想現在刪除最小的區域。例如，如果我的輸入數組是形狀（n，n），我希望將所有標記爲< m像素的區域歸入較大的周圍區域。例如，如果N = 10和M = 5，我的輸入可以是， 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0

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什麼樣的後期處理可以應用於獲得與地面真相最相似的分割？

我申請我的算法和分割的輸出是左圖像如下： segmentation output(left), ground truth (right) 我必須做後期處理左圖像，以增加相似的地面實況（右數字）。我的問題是左圖中可以應用哪種後處理？什麼樣的形態操作符和哪個結構元素可以用於這個目標？我試了一些，但很混亂。你能幫我麼？或者是否有我可以使用的任何功能或代碼？謝謝

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Numpy過濾器可以消除零區域

我有一個二維numpy數組，其值爲區域標籤。例如， array([[9, 9, 9, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1], [9, 9, 9, 9, 0, 7, 1, 1, 1, 1], [9, 9, 9, 9, 0, 2, 2, 1, 1, 1], [9, 9, 9, 8, 0, 2, 2, 1, 1, 1], [9, 9, 9, 8, 0,

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在Sci-Kit中使用二進制打開操作時發生內存錯誤使用scikit-image軟件包中的打開操作（它使我的RAM飽和）時出現內存錯誤

當我在scikit-image軟件包中使用打開操作時出現內存錯誤。對於半徑爲16或更大的球/球的三維結構元素會發生此內存錯誤。我正在嘗試使用粒度測量來測量圖像中物體的尺寸分佈（3D陣列），所以我需要增加半徑的結構元素。內存需求也呈指數增長，我無法找到解決方法。有沒有簡單的解決這個問題，以便我可以使用更大半徑的結構元素？圖像尺寸是200X200X200。 TIA Traceback (most re

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什麼應該是一個空白圖像的輸出擴張，如果我們給了一個結構elemnt以0全0或組合並不在意

假設我的圖像數據是 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ，我給一個結構元素 0/-1 0 0 -1/0 0 0 0/-1 0 0 膨脹圖像的輸出是什麼？理論上，中心像素應爲1？所以，如果我們採用一種結構元素，只有0秒和不在乎在空白圖像將我們得到了一個白色的形象？或者這種無定形結構元素是否有效？

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試圖改善我在OpenCV中的道路分割程序

我想製作一個程序，能夠識別場景中的道路，並繼續使用形態濾波和分水嶺算法。但是該程序會產生平庸或不好的結果。如果道路佔據大部分場景，它似乎沒有問題（不夠好）。然而，在其他圖片中，事實證明，天空被分割（與雲分水嶺）。我想看看我是否能瓶坯更多的圖像處理來提高成績，但是這是最好的，我有這麼遠，不知道如何前進以改善我的計劃。我該如何改進我的計劃？代碼： import numpy as np impo