根据我的研究,膨胀和腐蚀可用于在图像二值化后弥合图像的间隙。
我不确定是否cvSmooth
需要使用。
根据我的研究,膨胀和腐蚀可用于在图像二值化后弥合图像的间隙。
我不确定是否cvSmooth
需要使用。
Android 具有与记录的 C++/Python 几乎相同的功能,因此您需要做的就是找到它们属于哪个类,在本例中为Imgproc:
Imgproc.erode(mInput, mInput, Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(2,2)));
Imgproc.dilate(mInput, mInput, Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(2, 2)));
在 OpenCV 中确实有腐蚀和膨胀。您正在寻找的“弥合差距”可能是所谓的闭合,即膨胀后腐蚀。可以使用对morphologyEx 函数的一次调用来完成。它可能是一个“开口”,具体取决于您是要腐蚀白色部分还是黑色部分。