腐蚀文字算法

A. 膨胀算法和腐蚀算法在图像处理中怎么应用啊

腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。
膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。

B. 不锈钢板怎么做腐蚀字

腐蚀，专业的叫法应该叫做蚀刻，在不锈钢上面腐蚀文字，首先要制作掩膜，俗称保护膜，保护膜的做法有多种，关键是看文字的大小以及标牌数量的多少，从精细度上，目前行业中普遍使用的是感光油墨工艺，即使用感光油墨通过晒版、显影、固话等工序呈现出文字，然后使用化学或者电化学的工艺进行腐蚀，待腐蚀速度达到后，往往还要进行填漆。

C. opencv的腐蚀用的是什么算法

可以修改下，膨胀腐蚀时用到的kernel.
kernel的形状一般有下面三种：
矩形:
morph_rect
交叉形:
morph_cross
椭圆形:
morph_ellipse
比如：想选用15*15的正方形kernel进行膨胀操作.
可以利用：
mat
element
=
getstructuringelement(morph_rect,
size(15,
15));
dilate(image,
out,
element);
这样的语句来实现。

D. 数字图像处理 膨胀和腐蚀算法的实现

腐蚀的算法：
用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。
结果：使二值图像减小一圈
定义：E = B  S = { x,y | SxyB}

膨胀的算法：
用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1
结果：使二值图像扩大一圈
定义：E = B  S = { x,y | Sxy∩B ≠Ф}

E. 如何进行数字图像处理中的膨胀和腐蚀计算

腐蚀的算法：
用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。
结果：使二值图像减小一圈
定义：E = B  S = { x,y | SxyB}

膨胀的算法：
用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1
结果：使二值图像扩大一圈
定义：E = B  S = { x,y | Sxy∩B ≠Ф}

膨胀源码

BOOL Dilation(HWND hWnd,BOOL Hori)

{

DWORD OffBits,BufSize;

LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;

LPSTR lpPtr;

HLOCAL hTempImgData;

LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData;

LPSTR lpTempPtr;

HDC hDc;

HFILE hf;

LONG x,y;

unsigned char num;

int i;

//为了处理的方便，仍采用256级灰度图，不过只调色板中0和255两项

if( NumColors!=256){

MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!",

"Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);

//BufSize为缓冲区大小

BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;

//为新的缓冲区分配内存

if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL)

{

MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",

MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);

lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);

//拷贝头信息和位图数据

memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize);

if(Hori)

{

//在水平方向进行膨胀运算

for(y=0;y<bi.biHeight;y++){

//lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+1;

lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+

(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+1;

for(x=1;x<bi.biWidth-1;x++){

//注意为防止越界，x的范围从1到宽度-2

num=(unsigned char)*lpPtr;

//原图中是黑点的，新图中肯定也是，所以要考虑的是那些原图

//中的白点，看是否有可能膨胀成黑点

if (num==255){

*lpTempPtr=(unsigned char)255; //先置成白点

for(i=0;i<3;i++){

num=(unsigned char)*(lpPtr+i-1);

//只要左右邻居中有一个是黑点，就膨胀成黑点

if(num==0){

*lpTempPtr=(unsigned char)0;

break;

}

}

}

//原图中就是黑点的，新图中仍是黑点

else *lpTempPtr=(unsigned char)0;

//指向下一个象素

lpPtr++;

lpTempPtr++;

}

}

}

else{

//在垂直方向进行腐蚀运算

for(y=1;y<bi.biHeight-1;y++){ //注意为防止越界，y的范围从1到高度-2

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);

lpTempPtr=(char *)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);

for(x=0;x<bi.biWidth;x++){

num=(unsigned char)*lpPtr;

if (num==255){

*lpTempPtr=(unsigned char)255;

for(i=0;i<3;i++){

num=(unsigned char)*(lpPtr+(i-1)*LineBytes);

//只要上下邻居中有一个是黑点，就膨胀成黑点

if(num==0){

*lpTempPtr=(unsigned char)0;

break;

}

}

}

else *lpTempPtr=(unsigned char)0;

lpPtr++;

lpTempPtr++;

}

}

}

if(hBitmap!=NULL)

DeleteObject(hBitmap);

hDc=GetDC(hWnd);

//产生新的位图

hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData,

(LONG)CBM_INIT,

(LPSTR)lpTempImgData+

sizeof(BITMAPINFOHEADER)+

NumColors*sizeof(RGBQUAD),

(LPBITMAPINFO)lpTempImgData,

DIB_RGB_COLORS);

//起不同的结果文件名

if(Hori)

hf=_lcreat("c:\\hdilation.bmp",0);

else

hf=_lcreat("c:\\vdilation.bmp",0);

_lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER));

_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);

_lclose(hf);

//释放内存及资源

ReleaseDC(hWnd,hDc);

LocalUnlock(hTempImgData);

LocalFree(hTempImgData);

GlobalUnlock(hImgData);

return TRUE;

}

腐蚀源码

BOOL Erosion(HWND hWnd,BOOL Hori)

{

DWORD OffBits,BufSize;

LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;

LPSTR lpPtr;

HLOCAL hTempImgData;

LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData;

LPSTR lpTempPtr;

HDC hDc;

HFILE hf;

LONG x,y;

unsigned char num;

int i;

//为了处理方便，仍采用256级灰度图，不过只用调色板中0和255两项

if( NumColors!=256){

MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!",

"Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);

//BufSize为缓冲区大小

BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;

//为新的缓冲区分配内存

if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL)

{

MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",

MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);

lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);

//拷贝头信息和位图数据

memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize);

if(Hori)

{

//在水平方向进行腐蚀运算

for(y=0;y<bi.biHeight;y++){

//lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+1;

lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+

(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+1;

for(x=1;x<bi.biWidth-1;x++){

//注意为防止越界，x的范围从1到宽度-2

num=(unsigned char)*lpPtr;

if (num==0){ //因为腐蚀掉的是黑点，所以只对黑点处理

*lpTempPtr=(unsigned char)0; //先置成黑点

for(i=0;i<3;i++){

num=(unsigned char)*(lpPtr+i-1);

if(num==255){

//自身及上下邻居中若有一个不是黑点，则将该点腐

//蚀成白点

*lpTempPtr=(unsigned char)255;

break;

}

}

}

//原图中就是白点的，新图中仍是白点

else *lpTempPtr=(unsigned char)255;

//指向下一个象素

lpPtr++;

lpTempPtr++;

}

}

}

else{

//在垂直方向进行腐蚀运算

for(y=1;y<bi.biHeight-1;y++){ //注意为防止越界，y的范围从1到高度-2

//lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);

lpTempPtr=(char *)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);

for(x=0;x<bi.biWidth;x++){

num=(unsigned char)*lpPtr;

if (num==0){ //因为腐蚀掉的是黑点，所以只对黑点处理

*lpTempPtr=(unsigned char)0; //先置成黑点

for(i=0;i<3;i++){

num=(unsigned char)*(lpPtr+(i-1)*LineBytes);

if(num==255){

//自身及上下邻居中若有一个不是黑点，则将该点腐

//蚀成白点

*lpTempPtr=(unsigned char)255;

break;

}

}

}

//原图中就是白点的，新图中仍是白点

else *lpTempPtr=(unsigned char)255;

//指向下一个象素

lpPtr++;

lpTempPtr++;

}

}

}

if(hBitmap!=NULL)

DeleteObject(hBitmap);

hDc=GetDC(hWnd);

//产生新的位图

hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData,

(LONG)CBM_INIT,

(LPSTR)lpTempImgData+

sizeof(BITMAPINFOHEADER)+

NumColors*sizeof(RGBQUAD),

(LPBITMAPINFO)lpTempImgData, DIB_RGB_COLORS);

//起不同的结果文件名

if(Hori)

hf=_lcreat("c:\\herosion.bmp",0);

else

hf=_lcreat("c:\\verosion.bmp",0);

_lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER));

_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);

_lclose(hf);

//释放内存及资源

ReleaseDC(hWnd,hDc);

LocalUnlock(hTempImgData);

LocalFree(hTempImgData);

GlobalUnlock(hImgData);

return TRUE;

}

F. 图像膨胀腐蚀算法原理

膨胀和腐蚀的主要用途：
消除噪声；
分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素；
寻找图像中明显的极大值或极小值区；
求出图像的梯度；
【注】：
腐蚀和膨胀是对像素值大的部分而言的，即高亮白部分而不是黑色部分；
膨胀是图像中的高亮部分进行膨胀，领域扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域；
腐蚀是图像中的高亮部分被腐蚀掉，领域缩减，效果图拥有比原图更小的高亮区域；
2
/9
膨胀原理：
膨胀：求局部最大值；
①定义一个卷积核B，
核可以是任何的形状和大小，且拥有一个单独定义出来的参考点-锚点(anchorpoint)；
通常和为带参考点的正方形或者圆盘，可将核称为模板或掩膜；
②将核B与图像A进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点最大值；
③将这个最大值赋值给参考点指定的像素；
因此，图像中的高亮区域逐渐增长。
3
/9
腐蚀原理：
腐蚀：局部最小值(与膨胀相反)；
①定义一个卷积核B，
核可以是任何的形状和大小，且拥有一个单独定义出来的参考点-锚点(anchorpoint)；
通常和为带参考点的正方形或者圆盘，可将核称为模板或掩膜；
②将核B与图像A进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点最小值；
③将这个最小值赋值给参考点指定的像素；
因此，图像中的高亮区域逐渐减小。
4
/9
OpenCV中膨胀函数-dilate()
格式：
void dilate(
InputArray src,//输入
OutputArray dst, //输出
InputArray kernel, //核大小
Point anchor=Point(-1,-1),// 锚位置，(-1，-1)为中心
int iterations=1, //迭代次数
int borderType=BORDER_CONSTANT,//图像边界像素模式
const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()//边界值
)
【注】：
关于核，一般配合getStructuringElement()使用；
getStructuringElement()：返回指定形状和尺寸的结构元素；
格式：
getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1));
参数：
shape：表核的形状，矩形MORPH_RECT;交叉形MORPH_CROSS;椭圆形MORPH_ELLIPSE;
ksize:核尺寸大小；
anchor：锚点的位置，锚点只影响形态学运算结果的偏移；
5
/9
OpenCV中腐蚀函数-erode()
格式：
void erode(
InputArray src,//输入
OutputArray dst, //输出
InputArray kernel, //核大小
Point anchor=Point(-1,-1),// 锚位置，(-1，-1)为中心
int iterations=1, //迭代次数
int borderType=BORDER_CONSTANT,//图像边界像素模式
const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()//边界值
)
6
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形态学开运算：
开运算(Open Operation)：先腐蚀后膨胀的过程；
功能：
消除小物体；
在纤细处分离物体；
平滑较大的边界并不明显改变其面积；
7
/9
形态学闭运算：
闭运算(Closing Openration),先膨胀后腐蚀；
功能：
排除小型黑洞(黑斑)；
8
/9
OpenCV：morphologyEx()
功能：morphologyEx函数利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行更加高级形态学变换，
如开闭运算，形态学梯度，“顶帽”、“黑帽”等等。

G. 图像处理中的腐蚀与膨胀是什么意思

图像处理分为多种，对于不同的图像腐蚀和膨胀的定义不同。

1、形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算；先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。

它具有消除细小物体，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界的作用。先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。它具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作用。

2、对灰度图像的膨胀（或腐蚀）操作有两类效果：

（1）如果结构元素的值都为正的，则输出图像会比输入图像亮（或暗）；

（2）根据输入图像中暗（或亮）细节的灰度值以及它们的形状相对于结构元素的关系，它们在运算中或被消减或被除掉。

腐蚀就是使用算法，将图像的边缘腐蚀掉。作用就是将目标的边缘的“毛刺”踢除掉。

膨胀就是使用算法，将图像的边缘扩大些。作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉。

使用相同次数的腐蚀与膨胀，可以使目标表面更平滑。

(7)腐蚀文字算法扩展阅读：

1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像

参考资料来源：网络-图像处理

H. 如何在金属上腐蚀字，用什么药水，以及它的程序

(1)金属铜上腐蚀字，用三氯化铁水溶液!
(2)程序:铜涂蜡,字迹刻穿,三氯化铁水溶液浸泡!

I. 电腐蚀标牌的价钱怎么算的

腐蚀标牌的算法在全国都是长*宽(厘米）*0.05就出来一块牌的单价了，实际上就是五分一平方厘米，五百一平方米了，这是不锈钢钛金腐蚀牌的价格，如果是铝牌的话就用长*宽(厘米）*0.03就算出来了，实际就是三分一平方厘米，三百一平方米了。
至于你说的电蚀刻没有正规的标牌厂用电蚀刻机来腐蚀标牌的，蚀刻面不均匀，大面积腐蚀速度慢，不能用于量产，也不能做凸字大面积蚀刻，不能用做标牌的大批量生产加工。由于电解蚀刻是在金属导电的情况下形成蚀刻的，那么我们的产品在蚀刻下去有任何的深度时侧面也将被蚀刻的，这样很多精细图案，精细文字将被蚀刻”烂“掉，只有那些卖电蚀刻设备的才夸大它的功能。

J. 如何在金属上腐蚀字，用什么药水，以及它的程序

金属铜上腐蚀字，用三氯化铁水溶液。

程序：

在金属表面用油漆写阴文（就是没有文字的地方用油漆涂满，有文字的地方裸露金属，特别注意：这里说的没有文字的地方，包括金属的背面和侧面）。等待油漆干透。

在一个不锈钢（或其它耐酸的材质）容器中到入稀硫酸或是稀盐酸，或是稀硝酸，酸的量已能淹没金属为宜。将涂了油漆的金属放入稀硫酸或稀盐酸或稀硝酸中。

裸露部分的金属与酸接触，就会被腐蚀。注意观察腐蚀的深度，当达到楼主的要求时，将金属取出。用水冲洗金属，将粘附在表面的酸完全洗净。去掉表面的油漆。

(10)腐蚀文字算法扩展阅读：

金属腐蚀的防护主要方法：

①改变金属的内部结构。例如，把铬、镍加入普通钢中制成不锈钢。

②在金属表面覆盖保护层。例如，在金属表面涂漆、电镀或用化学方法形成致密耐腐蚀的氧化膜等。

③电化学保护法。因为金属单质不能得电子，只要把被保护的金属做电化学装置发生还原反应的一极——阴极，就能使引起金属电化腐蚀的原电池反应消除。具体方法有：

a.外加电流的阴极保护法。利用电解装置，使被保护的金属与电源负极相连，另外用惰性电极做阳极，只要外加电压足够强，就可使被保护的金属不被腐蚀。

b.牺牲阳极的阴极保护法。利用原电池装置，使被保护的金属与另一种更易失电子的金属组成新的原电池。发生原电池反应时，原金属做正极(即阴极)，被保护，被腐蚀的是外加活泼金属——负极(即阳极)。此外，还有加缓蚀剂等方法，减缓或防止金属被腐蚀。