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MorphologicalTransform

MorphologicalTransform
在二值图像 image 中应用函数 f 于每个像素的 3×3 邻域.
MorphologicalTransform
应用一个由规则数 rule 指定的形态变换.
MorphologicalTransform
使用一个命名的变换 .
MorphologicalTransform
在 image 中应用 n 次 transformation 迭代.
更多信息
  • 支持以下命名函数指标：
  • 查找特性：
"EndPoints"查找终点
"SkeletonEndPoints"查找骨架对象的终点
"SkeletonBranchPoints"查找骨架对象的节点
  • 连接区域：
"Bridge"如果连接2个或2个以上断开邻近区域，则设置中心像素为1
  • 填补和清除：
"Clean"翻转没有直接邻域的前景像素
"Flip"翻转具有同样值的直接邻域的背景和前景像素
"Fill"设置直接邻域是白色的像素
"Remove"清除直接邻域是白色的像素，留下周边
"Break"清除 H 形配置的连接像素
"BoundingBoxes"填补空白，使该对象填满边界框
"BoundingDiamonds"填补空白，使该对象填满菱形边界
"DiagonalFill"填补对角
"CornerFill"填补角落
"BoundaryStraighten"清除参差不齐的边界
  • 总体和外部总体操作：
"Max"用 3×3 矩阵扩充
"Min"用 3×3 矩阵侵蚀
"Commonest"设置邻域最频繁的像素值
"LifeGame"操作生命的游戏
  • 变换操作：
"Top"往上变换一个像素
"Bottom"往下变换一个像素
"Left"往左变换一个像素
"Right"往右变换一个像素
"TopLeft"往左上变换一个像素
"TopRight"往右上变换一个像素
"BottomLeft"往左下变换一个像素
"BottomRight"往右上变换一个像素
范例关闭所有单元
例   (6)
以每个 3×3 邻域的最大值取代每个像素：
使用有效找到孤立前景像素的规则：
使用一系列操作来创建一个形态学开启：
找到横向边界的上限：
使用一个命名的规则：
迭代变换直到收敛：
以每个 3×3 邻域的最大值取代每个像素：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
使用有效找到孤立前景像素的规则：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
使用一系列操作来创建一个形态学开启：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
找到横向边界的上限：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
使用一个命名的规则：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
迭代变换直到收敛：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
范围   (16)
一个骨架对象的终点：
一个骨架对象的节点：
填充图像中一个像素宽的空白：
删除孤立的前景像素：
删除孤立的背景像素：
翻转背景和前景像素，同时保留边界：
找到对象的周边：
去除背景的8连接：
填充对角直到收敛：
找到对象中的非重叠菱形边界：
中断图像中的 H 形特征：
光滑边界和去除噪声：
沿着指定方向移动对象两个像素：
拉直参差不齐的边界：
找到数值数组中的节点：
用邻域最频繁像素值取代中心像素：
属性和关系   (3)
计算对应于通用变换的规则数：
去除孤立前景像素的替代规则的规则数：
对应于 Min 函数的规则数：
找到图像的外部边界：
求反一个图像：
巧妙范例   (1)
生命的游戏：
版本 8 的新功能
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