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如何去除由形态学引起的斑点扩展
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<p>我有一个图像,我正在侵蚀和膨胀,就像这样:</p> <pre><code>kernel = np.ones((5,5),np.float32)/1 eroded_img = cv2.erode(self.inpainted_adjusted_image, kernel, iterations=10) dilated_img = cv2.dilate(eroded_img, kernel, iterations=10) </code></pre> <p>以下是腐蚀和膨胀的结果:</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/HXSGM.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/HXSGM.png" alt="enter image description here"/></a></p> <p>然后我就开始这样做了:</p> ^{pr2}$ <p>但是阈值给了我一个不需要的扩展,我已经在下面的图像中标记了(红线上方的区域是不需要的区域):</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/gJX7i.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/gJX7i.png" alt="enter image description here"/></a></p> <p>我如何摆脱这个不受欢迎的区域?有没有更好的方法来做我正在做的事?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>从二值图像可以很容易地用Hough变换拟合一个圆。一旦你有了圆的外边界,我建议你把边界流血,然后把边界外的部分剪出来。在</p> <p>另一种方法是调整阈值。看来你可以逃脱惩罚。你可能需要一些形态学操作来获得一个干净的边缘。使用磁盘内核将有助于在很大程度上保留形状。在</p>
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