Javascript图像处理：图像形态学

前言 上一篇文章,我们讲解了图像处理中的阈值函数,这一篇文章我们来做膨胀和腐蚀函数. 膨胀与腐蚀 说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图: 膨胀以后会变成这样: 腐蚀以后则会变成这样: 看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了. 实际上,所谓膨胀应该指: 较亮色块膨胀. 而所谓腐蚀应该指: 较亮色块腐蚀. 上面图里面,由于背景白色是较亮色块,所以膨胀时就把黑色较暗色块的字压扁了--相反腐蚀时,字就吸水膨胀了-- 用数学公式表示就是: 说白了就是

思路 HTML5的canvas提供了getImageData接口来获取canvas中的数据,所以我们能够先用drawImage接口将图片画在 canvas上然后再通过getImageData得到图片数据矩阵. canvas的浏览器支持情况,请参见: http://html5test.com/compare/feature/canvas-context.html 需要注意,虽然IE9开始支持了canvas接口,但是 其getImageData获取的数据并不是以标准的TypedArray方式存储的,

 这篇文章主要介绍了javascript实现图像循环明暗变化的方法,实例分析了javascript操作css样式的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了javascript实现图像循环明暗变化的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 <SCRIPT language=JavaScript> var d=0 function JM_fade(ob){ if (d==0) {ob.filters.alpha

本文实例讲述了javascript实现图像循环明暗变化的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: <SCRIPT language=JavaScript> var d=0 function JM_fade(ob){ if (d==0) {ob.filters.alpha.opacity+=1} else {ob.filters.alpha.opacity-=1} if (ob.filters.alpha.opacity==100){d=1;} else if (ob.filters.alpha.

前言 上一篇文章,我们讲解了边缘梯度计算函数,这篇文章我们来了解图像金字塔. 图像金字塔? 图像金字塔被广泛用于计算机视觉应用中. 图像金字塔是一个图像集合,集合中所有的图像都源于同一个原始图像,而且是通过对原始图像连续降采样获得的. --<学习OpenCV> 常见的图像金字塔有下面两种: 高斯金字塔(Gaussian pyramid): 用来向下采样 拉普拉斯金字塔(Laplacian pyramid): 用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像 高斯金字塔 类似金字塔一样,高斯金字塔从底层原

前言 上一篇文章,我们讲解了图像的虚拟边缘,这篇文章开始进行平滑(也就是模糊)处理. 基本原理 这里直接引用OpenCV 2.4+ C++ 平滑处理和OpenCV 2.4+ C++ 边缘梯度计算的相关内容: 平滑也称模糊, 是 一项简单且使用频率很高的图像处理方法. 平滑处理时需要用到一个滤波器. 最常用的滤波器是线性滤波器,线性 滤波处理的输出像素值(例如:g(i,j))是输入像素值(例如:f(i+k,j+l))的加权平均: g(i,j) = sum_{k,l} f (i+k, j+l) h(

前言 上一篇文章,我们讲解了图像处理中的膨胀和腐蚀函数,这篇文章将做边缘梯度计算函数.直接摘自OpenCV 2.4+ C++ 边缘梯度计算. 图像的边缘 图像的边缘从数学上是如何表示的呢? 图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了.而在数学上,导数是表示改变快慢的一种方法.梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了. 用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形.下图中灰度值的"跃升"表示边缘的存在: 使用一阶微分求导我们可以更加清晰的看到边缘"跃升"的存在(这里

前言 上一篇文章,我们讲解了图像处理中的亮度和对比度的变化,这篇文章我们来做一个阈值函数. 最简单的图像分割方法 阈值是最简单的图像分割方法. 比如为了从下图中分割出苹果,我们利用前景与背景的灰度差值,通过设定一个阈值,对于该像素大于这个阈值时就以黑色表示,小于便以灰色表示. 五种阈值类型 和OpenCV一样,我们将提供五种阈值类型,方便使用. 下面是原图像的波形表示,纵坐标表示像素点的灰度值大小,蓝线是阈值大小. 二进制阈值化 公式表示是: texttt{dst} (x,y) = fork{t

基本思想: 利用X方向与Y方向分别实现一阶微分,求取振幅,实现图像梯度效果. 使用的两种微分算子分别为Prewitt与Sobel,其中Soble在X, Y两个方向算子分别为: Prewitt在X, Y方向上梯度算子分别为: 二:程序思路及实现 梯度滤镜提供了两个参数: – 方向,用来要决定图像完成X方向梯度计算, Y方向梯度计算,或者是振幅计算 – 算子类型,用来决定是使用sobel算子或者是prewitt算子. 计算振幅的公式可以参见以前<图像处理之一阶微分应用>的文章  三:运行效果 原图