balabalayou

数字图像处理中结构元素、腐蚀、膨胀的基本概念。（转+源）

地址http://blog.csdn.net/TonyShengTan/article/details/42426033（参考书：冈萨雷斯的书，《图像处理、分析与机器视觉》）

结构元素：

二维结构元素可以理解成一个二维矩阵，矩阵元素的值为0或者1；通常结构元素要小于待处理的图像。

腐蚀：

把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。

图中有个错误：第三个图，也就是腐蚀的结果中，黑点没有最左侧一列（两个黑点）。

膨胀(dilation)

可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到B_a，若B_a击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。

膨胀过程：

说明：左边是被处理的图象X(二值图象，我们针对的是黑点)，中间是结构元素B。膨胀的方法是，拿B的中心点和X上的点及X周围的点一个一个地对，如果B上有一个点落在X的范围内，则该点就为黑；右边是膨胀后的结果。可以看出，它包括X的所有范围，就象X膨胀了一圈似的。

开操作与闭操作：

开操作：先腐蚀后膨胀。开操作是将跨度小于结构元的峰顶消去。可以去掉目标外的孤立点。

闭操作：先膨胀后腐蚀是闭操作。将跨度小于结构元的谷底填平。可以去掉目标内的孔。如下图：

图中蓝色为原图，红色为开操作，绿色为闭操作。

顶帽和底帽

顶帽操作和底帽操作是灰度图像所特有的，其原理是开操作将使峰顶消去，具体消去了多少呢，可以用原图减去开操作结果，这样就能得到其消去的部分，而这个过程成为顶帽操作，顶帽就是开操作消去的峰顶，这一部分对应于图像中较亮的部分，也叫白色顶帽。

同理，底帽操作是用闭操作的结果减去原图就得到被闭操作填充的谷底部分，这一部分对应于图像中较暗的部分，也叫黑色底帽。

测地腐蚀与测地膨胀

测地腐蚀与测地膨胀在二值图像中的操作是将腐蚀与膨胀结果与ground做“与”和“或”操作，与灰度膨胀中膨胀的推广一样，“与”和“或”被取代为最大值和最小值。

重建操作

重建操作分为很多种，包括重建开操作、重建顶帽操作等。其根本原理是通过腐蚀找到SE的模式，然后迭代膨胀或者迭代顶帽操作直到图像收敛。

代码

[cpp] view plain copy

#include
#include
#include
#define TOFINDMAX 0
#define TOFINDMIN 1
#define isSIZEEQU(x,y) (((x)->width)==((y)->width)&&((x)->height)==((y)->height))
struct position{
int x;
int y;
};
typedef struct position Position;
//判断结构元是否平滑
int isSmooth(IplImage *src){
int width=src->width;
int height=src->height;
for(int i=0;i
for(int j=0;j
int v=cvGetReal2D(src,j,i);
if(v!=255.0&&v!=0.0)
return 0;
}
return 1;
}
//判断两幅图像是否相等
int isEqu(IplImage *src1,IplImage *src2){
if(!isSIZEEQU(src1, src2))
return 0;
for(int i=0;iwidth;i++)
for(int j=0;jheight;j++){
double v1=cvGetReal2D(src1, j, i);
double v2=cvGetReal2D(src2, j, i);
if(v1!=v2)
return 0;
}
return 1;
}
//将图像全部设置为1
void One(IplImage *src){
int width=src->width;
int height=src->height;
for(int i=0;i
for(int j=0;j
cvSetReal2D(src, j, i, 255.0);
}
//位移，如果非平滑SE将加上sevalue，即对应的灰度值
void Translation(IplImage *src ,IplImage *dst,double SEvalue,Position *d,int istoFindMin){
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
int srcwidth=src->width;
int srcheight=src->height;
int dstwidth=dst->width;
int dstheight=dst->height;
if(istoFindMin)
One(temp);
else
cvZero(temp);
for(int i=0;i
for(int j=0;j
int target_x=i+d->x;
int target_y=j+d->y;
if(target_x>=0&&target_y>=0&&
target_x
double value=cvGetReal2D(src, j, i)+SEvalue;
value=(value>=255.0?255.0:value);
cvSetReal2D(temp, target_y, target_x, value);
}
}
}
cvCopy(temp, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
}
//找出两幅等大图像中同一位置中相对较大的像素值
void MaxPix(IplImage *src1 ,IplImage *src2,IplImage *dst){
if(!isSIZEEQU(src1, src2)||!isSIZEEQU(src1, dst)){
printf("MaxPix wrong: src size not equ!\n");
exit(1);
}
int width=src1->width;
int height=src1->height;
for(int i=0;i
for(int j=0;j
double value1=cvGetReal2D(src1, j,i);
double value2=cvGetReal2D(src2, j,i);
value1>value2?cvSetReal2D(dst, j,i,value1):cvSetReal2D(dst, j, i, value2);
}
}
//找出两幅等大图像中同一位置中相对较小的像素值
void MinPix(IplImage *src1 ,IplImage *src2,IplImage *dst){
if(!isSIZEEQU(src1, src2)||!isSIZEEQU(src1, dst)){
printf("MaxPix wrong: src size not equ!\n");
exit(1);
}
int width=src1->width;
int height=src1->height;
for(int i=0;i
for(int j=0;j
double value1=cvGetReal2D(src1, j,i);
double value2=cvGetReal2D(src2, j,i);
value1
}
}
//灰度图像膨胀
void Dilate_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
int SEissmooth=isSmooth(se);
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Position centerde;
centerde.x=se->width/2;
centerde.y=se->height/2;
if(center==NULL){
center=¢erde;
}
int sewidth=se->width;
int seheight=se->height;
cvCopy(src,temp_last,NULL);
for(int i=0;i
for(int j=0;j
cvCopy(src,temp,NULL);
double value=cvGetReal2D(se, j, i);
if(value!=0.0){
Position d;
d.x=center->x-i;
d.y=center->y-j;
if(SEissmooth)
Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMAX);
else
Translation(temp, temp, value, &d,TOFINDMAX);
MaxPix(temp, temp_last, temp_last);
}
}
cvCopy(temp_last, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
cvReleaseImage(&temp_last);
}
//灰度图像腐蚀
void Erode_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
int SEissmooth=isSmooth(se);
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Position centerde;
centerde.x=se->width/2;
centerde.y=se->height/2;
if(center==NULL){
center=¢erde;
}
int sewidth=se->width;
int seheight=se->height;
cvCopy(src,temp_last,NULL);
for(int i=0;i
for(int j=0;j
cvCopy(src,temp,NULL);
double value=cvGetReal2D(se, j, i);
if(value!=0.0){
Position d;
d.x=i-center->x;
d.y=j-center->y;
if(SEissmooth)
Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMIN);
else
Translation(temp, temp, -1.0*value, &d,TOFINDMIN);
MinPix(temp, temp_last, temp_last);
}
}
cvCopy(temp_last, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
cvReleaseImage(&temp_last);
}
//开操作
void Open_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Erode_Gray(src, temp, se, center);
Dilate_Gray(temp, temp, se, center);
cvCopy(temp, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
}
//闭操作
void Close_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Dilate_Gray(src, temp, se, center);
Erode_Gray(temp, temp, se, center);
cvCopy(temp, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
}
//灰度梯度形态学提取
void Gard_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
IplImage *temp_dilate=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
IplImage *temp_erode=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Dilate_Gray(src, temp_dilate, se, center);
Erode_Gray(src, temp_erode, se, center);
cvSub(temp_dilate, temp_erode, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp_erode);
cvReleaseImage(&temp_dilate);
}
//顶帽操作
void TopHat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Open_Gray(src, temp, se, center);
cvSub( src,temp, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
}
//底帽操作
void BottomHat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Close_Gray(src, temp, se, center);
cvSub(temp,src, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
}
//测地腐蚀
void Erode_Gray_g(IplImage *src,IplImage *ground,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
int SEissmooth=isSmooth(se);
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Position centerde;
centerde.x=se->width/2;
centerde.y=se->height/2;
if(center==NULL){
center=¢erde;
}
int sewidth=se->width;
int seheight=se->height;
cvCopy(src,temp_last,NULL);
for(int i=0;i
for(int j=0;j
cvCopy(src,temp,NULL);
double value=cvGetReal2D(se, j, i);
if(value!=0.0){
Position d;
d.x=i-center->x;
d.y=j-center->y;
if(SEissmooth)
Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMIN);
else
Translation(temp, temp, -1.0*value, &d,TOFINDMIN);
MinPix(temp, temp_last, temp_last);
}
}
MaxPix(temp_last,ground,temp_last);
cvCopy(temp_last, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
cvReleaseImage(&temp_last);
}
//测地膨胀
void Dilate_Gray_g(IplImage *src,IplImage *ground,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){
int SEissmooth=isSmooth(se);
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
Position centerde;
centerde.x=se->width/2;
centerde.y=se->height/2;
if(center==NULL){
center=¢erde;
}
int sewidth=se->width;
int seheight=se->height;
cvCopy(src,temp_last,NULL);
for(int i=0;i
for(int j=0;j
cvCopy(src,temp,NULL);
double value=cvGetReal2D(se, j, i);
if(value!=0.0){
Position d;
d.x=center->x-i;
d.y=center->y-j;
if(SEissmooth)
Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMAX);
else
Translation(temp, temp, value, &d,TOFINDMAX);
MaxPix(temp, temp_last, temp_last);
}
}
MinPix(temp_last, ground, temp_last);
cvCopy(temp_last, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
cvReleaseImage(&temp_last);
}
//重建开操作
void Rebuild_Open(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *erodeSE,IplImage *dilateSE,int eroden){
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
cvCopy(src, temp, NULL);
for(int i=0;i
Erode_Gray(temp, temp, erodeSE, NULL);
}
while(!isEqu(temp, temp_last)){
cvCopy(temp, temp_last, NULL);
Dilate_Gray_g(temp, ground, temp, dilateSE, NULL);
}
cvCopy(temp, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
cvReleaseImage(&temp_last);
}
//重建闭操作，这段没测试
void Rebuild_Close(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *dilateSE,IplImage *erodeSE,int dilaten){
IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);
cvCopy(src, temp, NULL);
for(int i=0;i
Dilate_Gray(temp, temp, dilateSE, NULL);
}
while(!isEqu(temp, temp_last)){
cvCopy(temp, temp_last, NULL);
Erode_Gray(temp, temp, erodeSE, NULL);
MinPix(temp, ground, temp);
}
cvCopy(temp, dst, NULL);
cvReleaseImage(&temp);
cvReleaseImage(&temp_last);
}
//重建顶帽操作
void Rebuild_Tophat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *dilateSE,IplImage *erodeSE,int eroden){
Rebuild_Open(src,dst,ground,erodeSE,dilateSE,eroden);
cvSub(src, dst, dst, NULL);
}
//重建底帽操作
void Rebuild_Bottomhat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *dilateSE,IplImage *erodeSE,int dilaten){
Rebuild_Close(src,dst,ground,dilateSE,erodeSE,dilaten);
cvSub(src, dst, dst, NULL);
}
int main(){
return 1;
}

结果图片：

以下结果原图为lena 512x512的图像产生：

腐蚀：

膨胀：

开操作：

闭操作：

顶帽操作：

底帽操作：

重建操作示意（冈萨雷斯中文第三版 P437）：

去除横向亮条：重建顶帽操作

重建开操作，去除纵向亮纹：

上图横向膨胀：

膨胀结果与重建顶帽操作的最小操作：

原图对比：

代码
[cpp] view plain copy

    #include   
    #include   
    #include   
    #define TOFINDMAX 0  
    #define TOFINDMIN 1  
    #define isSIZEEQU(x,y) (((x)->width)==((y)->width)&&((x)->height)==((y)->height))  
    struct position{  
        int x;  
        int y;  
    };  
    typedef struct position Position;  
    //判断结构元是否平滑  
    int isSmooth(IplImage *src){  
        int width=src->width;  
        int height=src->height;  
        for(int i=0;iwidth;i++)  
            for(int j=0;jheight;j++){  
                double v1=cvGetReal2D(src1, j, i);  
                double v2=cvGetReal2D(src2, j, i);  
                if(v1!=v2)  
                    return 0;  
            }  
        return 1;  
      
    }  
    //将图像全部设置为1  
    void One(IplImage *src){  
        int width=src->width;  
        int height=src->height;  
        for(int i=0;idepth, src->nChannels);  
        int srcwidth=src->width;  
        int srcheight=src->height;  
        int dstwidth=dst->width;  
        int dstheight=dst->height;  
        if(istoFindMin)  
            One(temp);  
        else  
            cvZero(temp);  
        for(int i=0;ix;  
                int target_y=j+d->y;  
                if(target_x>=0&&target_y>=0&&  
                   target_x=255.0?255.0:value);  
                    cvSetReal2D(temp, target_y, target_x, value);  
                }  
            }  
        }  
        cvCopy(temp, dst, NULL);  
          
        cvReleaseImage(&temp);  
    }  
    //找出两幅等大图像中同一位置中相对较大的像素值  
    void MaxPix(IplImage *src1 ,IplImage *src2,IplImage *dst){  
        if(!isSIZEEQU(src1, src2)||!isSIZEEQU(src1, dst)){  
            printf("MaxPix wrong: src size not equ!\n");  
            exit(1);  
        }  
        int width=src1->width;  
        int height=src1->height;  
        for(int i=0;ivalue2?cvSetReal2D(dst, j,i,value1):cvSetReal2D(dst, j, i, value2);  
            }  
      
    }  
    //找出两幅等大图像中同一位置中相对较小的像素值  
    void MinPix(IplImage *src1 ,IplImage *src2,IplImage *dst){  
        if(!isSIZEEQU(src1, src2)||!isSIZEEQU(src1, dst)){  
            printf("MaxPix wrong: src size not equ!\n");  
            exit(1);  
        }  
        int width=src1->width;  
        int height=src1->height;  
        for(int i=0;idepth, src->nChannels);  
        IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Position centerde;  
        centerde.x=se->width/2;  
        centerde.y=se->height/2;  
        if(center==NULL){  
            center=¢erde;  
        }  
        int sewidth=se->width;  
        int seheight=se->height;  
        cvCopy(src,temp_last,NULL);  
        for(int i=0;ix-i;  
                    d.y=center->y-j;  
                    if(SEissmooth)  
                        Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMAX);  
                    else  
                        Translation(temp, temp, value, &d,TOFINDMAX);  
                    MaxPix(temp, temp_last, temp_last);  
                }  
            }  
        cvCopy(temp_last, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp);  
        cvReleaseImage(&temp_last);  
      
    }  
    //灰度图像腐蚀  
    void Erode_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){  
        int SEissmooth=isSmooth(se);  
        IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Position centerde;  
        centerde.x=se->width/2;  
        centerde.y=se->height/2;  
        if(center==NULL){  
            center=¢erde;  
        }  
        int sewidth=se->width;  
        int seheight=se->height;  
        cvCopy(src,temp_last,NULL);  
        for(int i=0;ix;  
                    d.y=j-center->y;  
                    if(SEissmooth)  
                        Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMIN);  
                    else  
                        Translation(temp, temp, -1.0*value, &d,TOFINDMIN);  
                    MinPix(temp, temp_last, temp_last);  
                      
                }  
            }  
        cvCopy(temp_last, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp);  
        cvReleaseImage(&temp_last);  
          
    }  
    //开操作  
    void Open_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){  
        IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Erode_Gray(src, temp, se, center);  
        Dilate_Gray(temp, temp, se, center);  
        cvCopy(temp, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp);  
      
    }  
    //闭操作  
    void Close_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){  
        IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Dilate_Gray(src, temp, se, center);  
        Erode_Gray(temp, temp, se, center);  
        cvCopy(temp, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp);  
          
    }  
    //灰度梯度形态学提取  
    void Gard_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){  
        IplImage *temp_dilate=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        IplImage *temp_erode=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Dilate_Gray(src, temp_dilate, se, center);  
        Erode_Gray(src, temp_erode, se, center);  
        cvSub(temp_dilate, temp_erode, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp_erode);  
        cvReleaseImage(&temp_dilate);  
      
      
    }  
    //顶帽操作  
    void TopHat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){  
        IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Open_Gray(src, temp, se, center);  
        cvSub( src,temp, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp);  
      
    }  
    //底帽操作  
    void BottomHat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){  
        IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Close_Gray(src, temp, se, center);  
        cvSub(temp,src, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp);  
          
    }  
    //测地腐蚀  
    void Erode_Gray_g(IplImage *src,IplImage *ground,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){  
        int SEissmooth=isSmooth(se);  
        IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Position centerde;  
        centerde.x=se->width/2;  
        centerde.y=se->height/2;  
        if(center==NULL){  
            center=¢erde;  
        }  
        int sewidth=se->width;  
        int seheight=se->height;  
        cvCopy(src,temp_last,NULL);  
        for(int i=0;ix;  
                    d.y=j-center->y;  
                    if(SEissmooth)  
                        Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMIN);  
                    else  
                        Translation(temp, temp, -1.0*value, &d,TOFINDMIN);  
                    MinPix(temp, temp_last, temp_last);  
                      
                }  
            }  
        MaxPix(temp_last,ground,temp_last);  
        cvCopy(temp_last, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp);  
        cvReleaseImage(&temp_last);  
      
      
    }  
    //测地膨胀  
    void Dilate_Gray_g(IplImage *src,IplImage *ground,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){  
        int SEissmooth=isSmooth(se);  
        IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        Position centerde;  
        centerde.x=se->width/2;  
        centerde.y=se->height/2;  
        if(center==NULL){  
            center=¢erde;  
        }  
        int sewidth=se->width;  
        int seheight=se->height;  
        cvCopy(src,temp_last,NULL);  
        for(int i=0;ix-i;  
                    d.y=center->y-j;  
                    if(SEissmooth)  
                        Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMAX);  
                    else  
                        Translation(temp, temp, value, &d,TOFINDMAX);  
                    MaxPix(temp, temp_last, temp_last);  
                }  
            }  
        MinPix(temp_last, ground, temp_last);  
        cvCopy(temp_last, dst, NULL);  
        cvReleaseImage(&temp);  
        cvReleaseImage(&temp_last);  
    }  
    //重建开操作  
    void Rebuild_Open(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *erodeSE,IplImage *dilateSE,int eroden){  
        IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        cvCopy(src, temp, NULL);  
        for(int i=0;idepth, src->nChannels);  
        IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);  
        cvCopy(src, temp, NULL);  
        for(int i=0;i

 
   
 
   
 
   代码 
    
     
      
       
       [cpp] view plain 
        copy 
         
       
      
      
      #include    
      #include    
      #include    
      #define TOFINDMAX 0   
      #define TOFINDMIN 1   
      #define isSIZEEQU(x,y) (((x)->width)==((y)->width)&&((x)->height)==((y)->height))   
      struct position{   
          int x;   
          int y;   
      };   
      typedef struct position Position;   
      //判断结构元是否平滑   
      int isSmooth(IplImage *src){   
          int width=src->width;   
          int height=src->height;   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  int v=cvGetReal2D(src,j,i);   
                  if(v!=255.0&&v!=0.0)   
                      return 0;   
              }   
          return 1;   
      }   
      //判断两幅图像是否相等   
      int isEqu(IplImage *src1,IplImage *src2){   
          if(!isSIZEEQU(src1, src2))   
              return 0;   
          for(int i=0;iwidth;i++)   
              for(int j=0;jheight;j++){   
                  double v1=cvGetReal2D(src1, j, i);   
                  double v2=cvGetReal2D(src2, j, i);   
                  if(v1!=v2)   
                      return 0;   
              }   
          return 1;   
         
      }   
      //将图像全部设置为1   
      void One(IplImage *src){   
          int width=src->width;   
          int height=src->height;   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  cvSetReal2D(src, j, i, 255.0);   
         
         
      }   
      //位移，如果非平滑SE将加上sevalue，即对应的灰度值   
      void Translation(IplImage *src ,IplImage *dst,double SEvalue,Position *d,int istoFindMin){   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          int srcwidth=src->width;   
          int srcheight=src->height;   
          int dstwidth=dst->width;   
          int dstheight=dst->height;   
          if(istoFindMin)   
              One(temp);   
          else   
              cvZero(temp);   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  int target_x=i+d->x;   
                  int target_y=j+d->y;   
                  if(target_x>=0&&target_y>=0&&   
                     target_x 
                      double value=cvGetReal2D(src, j, i)+SEvalue;   
                      value=(value>=255.0?255.0:value);   
                      cvSetReal2D(temp, target_y, target_x, value);   
                  }   
              }   
          }   
          cvCopy(temp, dst, NULL);   
             
          cvReleaseImage(&temp);   
      }   
      //找出两幅等大图像中同一位置中相对较大的像素值   
      void MaxPix(IplImage *src1 ,IplImage *src2,IplImage *dst){   
          if(!isSIZEEQU(src1, src2)||!isSIZEEQU(src1, dst)){   
              printf("MaxPix wrong: src size not equ!\n");   
              exit(1);   
          }   
          int width=src1->width;   
          int height=src1->height;   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  double value1=cvGetReal2D(src1, j,i);   
                  double value2=cvGetReal2D(src2, j,i);   
                  value1>value2?cvSetReal2D(dst, j,i,value1):cvSetReal2D(dst, j, i, value2);   
              }   
         
      }   
      //找出两幅等大图像中同一位置中相对较小的像素值   
      void MinPix(IplImage *src1 ,IplImage *src2,IplImage *dst){   
          if(!isSIZEEQU(src1, src2)||!isSIZEEQU(src1, dst)){   
              printf("MaxPix wrong: src size not equ!\n");   
              exit(1);   
          }   
          int width=src1->width;   
          int height=src1->height;   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  double value1=cvGetReal2D(src1, j,i);   
                  double value2=cvGetReal2D(src2, j,i);   
                  value1 
              }   
             
      }   
      //灰度图像膨胀   
      void Dilate_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          int SEissmooth=isSmooth(se);   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Position centerde;   
          centerde.x=se->width/2;   
          centerde.y=se->height/2;   
          if(center==NULL){   
              center=¢erde;   
          }   
          int sewidth=se->width;   
          int seheight=se->height;   
          cvCopy(src,temp_last,NULL);   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  cvCopy(src,temp,NULL);   
                  double value=cvGetReal2D(se, j, i);   
                  if(value!=0.0){   
                      Position d;   
                      d.x=center->x-i;   
                      d.y=center->y-j;   
                      if(SEissmooth)   
                          Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMAX);   
                      else   
                          Translation(temp, temp, value, &d,TOFINDMAX);   
                      MaxPix(temp, temp_last, temp_last);   
                  }   
              }   
          cvCopy(temp_last, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
          cvReleaseImage(&temp_last);   
         
      }   
      //灰度图像腐蚀   
      void Erode_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          int SEissmooth=isSmooth(se);   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Position centerde;   
          centerde.x=se->width/2;   
          centerde.y=se->height/2;   
          if(center==NULL){   
              center=¢erde;   
          }   
          int sewidth=se->width;   
          int seheight=se->height;   
          cvCopy(src,temp_last,NULL);   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  cvCopy(src,temp,NULL);   
                  double value=cvGetReal2D(se, j, i);   
                  if(value!=0.0){   
                      Position d;   
                         
                      d.x=i-center->x;   
                      d.y=j-center->y;   
                      if(SEissmooth)   
                          Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMIN);   
                      else   
                          Translation(temp, temp, -1.0*value, &d,TOFINDMIN);   
                      MinPix(temp, temp_last, temp_last);   
                         
                  }   
              }   
          cvCopy(temp_last, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
          cvReleaseImage(&temp_last);   
             
      }   
      //开操作   
      void Open_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Erode_Gray(src, temp, se, center);   
          Dilate_Gray(temp, temp, se, center);   
          cvCopy(temp, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
         
      }   
      //闭操作   
      void Close_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Dilate_Gray(src, temp, se, center);   
          Erode_Gray(temp, temp, se, center);   
          cvCopy(temp, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
             
      }   
      //灰度梯度形态学提取   
      void Gard_Gray(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          IplImage *temp_dilate=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          IplImage *temp_erode=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Dilate_Gray(src, temp_dilate, se, center);   
          Erode_Gray(src, temp_erode, se, center);   
          cvSub(temp_dilate, temp_erode, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp_erode);   
          cvReleaseImage(&temp_dilate);   
         
         
      }   
      //顶帽操作   
      void TopHat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Open_Gray(src, temp, se, center);   
          cvSub( src,temp, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
         
      }   
      //底帽操作   
      void BottomHat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Close_Gray(src, temp, se, center);   
          cvSub(temp,src, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
             
      }   
      //测地腐蚀   
      void Erode_Gray_g(IplImage *src,IplImage *ground,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          int SEissmooth=isSmooth(se);   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Position centerde;   
          centerde.x=se->width/2;   
          centerde.y=se->height/2;   
          if(center==NULL){   
              center=¢erde;   
          }   
          int sewidth=se->width;   
          int seheight=se->height;   
          cvCopy(src,temp_last,NULL);   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  cvCopy(src,temp,NULL);   
                  double value=cvGetReal2D(se, j, i);   
                  if(value!=0.0){   
                      Position d;   
                         
                      d.x=i-center->x;   
                      d.y=j-center->y;   
                      if(SEissmooth)   
                          Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMIN);   
                      else   
                          Translation(temp, temp, -1.0*value, &d,TOFINDMIN);   
                      MinPix(temp, temp_last, temp_last);   
                         
                  }   
              }   
          MaxPix(temp_last,ground,temp_last);   
          cvCopy(temp_last, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
          cvReleaseImage(&temp_last);   
         
         
      }   
      //测地膨胀   
      void Dilate_Gray_g(IplImage *src,IplImage *ground,IplImage *dst,IplImage *se,Position *center){   
          int SEissmooth=isSmooth(se);   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          Position centerde;   
          centerde.x=se->width/2;   
          centerde.y=se->height/2;   
          if(center==NULL){   
              center=¢erde;   
          }   
          int sewidth=se->width;   
          int seheight=se->height;   
          cvCopy(src,temp_last,NULL);   
          for(int i=0;i 
              for(int j=0;j 
                  cvCopy(src,temp,NULL);   
                  double value=cvGetReal2D(se, j, i);   
                  if(value!=0.0){   
                      Position d;   
                      d.x=center->x-i;   
                      d.y=center->y-j;   
                      if(SEissmooth)   
                          Translation(temp, temp, 0.0, &d,TOFINDMAX);   
                      else   
                          Translation(temp, temp, value, &d,TOFINDMAX);   
                      MaxPix(temp, temp_last, temp_last);   
                  }   
              }   
          MinPix(temp_last, ground, temp_last);   
          cvCopy(temp_last, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
          cvReleaseImage(&temp_last);   
      }   
      //重建开操作   
      void Rebuild_Open(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *erodeSE,IplImage *dilateSE,int eroden){   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          cvCopy(src, temp, NULL);   
          for(int i=0;i 
              Erode_Gray(temp, temp, erodeSE, NULL);   
          }   
             
          while(!isEqu(temp, temp_last)){   
              cvCopy(temp, temp_last, NULL);   
              Dilate_Gray_g(temp, ground, temp, dilateSE, NULL);   
                 
          }   
          cvCopy(temp, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
          cvReleaseImage(&temp_last);   
             
      }   
      //重建闭操作，这段没测试   
      void Rebuild_Close(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *dilateSE,IplImage *erodeSE,int dilaten){   
          IplImage *temp=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          IplImage *temp_last=cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels);   
          cvCopy(src, temp, NULL);   
          for(int i=0;i 
              Dilate_Gray(temp, temp, dilateSE, NULL);   
          }   
             
          while(!isEqu(temp, temp_last)){   
              cvCopy(temp, temp_last, NULL);   
              Erode_Gray(temp, temp, erodeSE, NULL);   
              MinPix(temp, ground, temp);   
                 
          }   
          cvCopy(temp, dst, NULL);   
          cvReleaseImage(&temp);   
          cvReleaseImage(&temp_last);   
             
      }   
      //重建顶帽操作   
      void Rebuild_Tophat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *dilateSE,IplImage *erodeSE,int eroden){   
          Rebuild_Open(src,dst,ground,erodeSE,dilateSE,eroden);   
          cvSub(src, dst, dst, NULL);   
         
      }   
      //重建底帽操作   
      void Rebuild_Bottomhat(IplImage *src,IplImage *dst,IplImage *ground,IplImage *dilateSE,IplImage *erodeSE,int dilaten){   
          Rebuild_Close(src,dst,ground,dilateSE,erodeSE,dilaten);   
          cvSub(src, dst, dst, NULL);   
             
      }   
      int main(){   
             
          return 1;   
         
      }   
      
     
    
 
    结果图片： 
    
    
           以下结果原图为lena 512x512的图像产生： 
    
    
    腐蚀： 
    
    
    
 
    
    
    膨胀： 
    
    
    
 
    
    
    开操作： 
    
    
    
 
    
    
    闭操作： 
    
    
    
 
    
    
    顶帽操作： 
    
    
    
 
    
    
    底帽操作： 
    
    
    
 
    
    
    
 
    
    
    
 
    
    
    重建操作示意（冈萨雷斯 中文第三版 P437）： 
    
    
    去除横向亮条：重建顶帽操作 
    
    
    
 
    
    
    重建开操作，去除纵向亮纹： 
    
    
    
 
    
    
    上图横向膨胀： 
    
    
    
 
    
    
    膨胀结果与重建顶帽操作的最小操作： 
    
    
    
 
    
    
    原图对比：

 
  
 
   
  闭操作是将跨度小于结构元的谷底填平

斤斤计较的婚姻到底有多难？白心之岂必有为
很多人私聊我会问到在哪个人群当中斤斤计较的人最多？我都会回答他，一般婚姻出现问题的斤斤计较的人士会非常多，以我多年经验，在婚姻落的一塌糊涂的人当中，斤斤计较的人数占比在20～30%以上，也就是说10个婚姻出现问题的斤斤计较的人有2-3个有多不减。在婚姻出问题当中，有大量的心理不平衡的、尖酸刻薄的怨妇。在婚姻中仅斤斤计较有两种类型：第一种是物质上的，另一种是精神上的。在物质与精神上抠门已经严重的影响
情绪觉察日记第37天露露_e800
今天是家庭关系规划师的第二阶最后一天，慧萍老师帮我做了个案，帮我处理了埋在心底好多年的一份恐惧，并给了我深深的力量！这几天出来学习，爸妈过来婆家帮我带小孩，妈妈出于爱帮我收拾东西，并跟我先生和婆婆产生矛盾，妈妈觉得他们没有照顾好我…。今晚回家见到妈妈，我很欣赏她并赞扬她，妈妈说今晚要跟我睡我说好，当我们俩躺在床上准备睡觉的时候，我握着妈妈的手对她说:妈妈这几天辛苦你了，你看你多利害把我们的家收拾得
芦花鞋一四许叶晗
又是在一个寒冷的夏日里，青铜和葵花决定今天一起去卖芦花鞋，奶奶亲手给他们做了一碗热乎乎的粥对他们说:“就靠你们两挣生活费了这碗粥赶紧趁热喝了吧！”于是青铜和葵花喝完了奶奶给她们做的粥，就准备去镇上卖卢花鞋，这回青铜和葵花穿着新的芦花鞋来到了镇上。青铜这回看到了很多人都在卖，用手势表达对葵花说:“这回有好多人在抢我们生意呢！我们必须得吆喝起来。”葵花点了点头。可是谁知他们也大声的叫，卖芦花喽！卖芦花
QQ群采集助手，精准引流必备神器 2401_87347160 其他经验分享
功能概述微信群查找与筛选工具是一款专为微信用户设计的辅助工具，它通过关键词搜索功能，帮助用户快速找到相关的微信群，并提供筛选是否需要验证的群组的功能。主要功能关键词搜索：用户可以输入关键词，工具将自动查找包含该关键词的微信群。筛选功能：工具提供筛选机制，用户可以选择是否只显示需要验证或不需要验证的群组。精准引流：通过上述功能，用户可以更精准地找到目标群组，进行有效的引流操作。3.设备需求该工具可以
关于沟通这件事，项目经理不需要每次都面对面进行流程大师兄
很多项目经理都会遇到这样的问题，项目中由于事情太多，根本没有足够的时间去召开会议，那在这种情况下如何去有效地管理项目中的利益相关者？当然，不建议电子邮件也不需要开会的话，建议可以采取下面几种方式来形成有效的沟通，这几种方式可以帮助你努力的通过各种办法来保持和各方面的联系。项目经理首先要问自己几个问题，项目中哪些利益相关者是必须要进行沟通的？可以列出项目中所有的利益相关者清单，同时也整理出项目中哪些
机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
android系统selinux中添加新属性property 辉色投像
1.定位/android/system/sepolicy/private/property_contexts声明属性开头：persist.charge声明属性类型：u:object_r:system_prop:s0图12.定位到android/system/sepolicy/public/domain.te删除neverallow{domain-init}default_prop:property
铭刻于星（四十二）随风至
69夜晚，绍敏同学做完功课后，看了眼房外，没听到动静才敢从书包的夹层里拿出那个心形纸团。折痕压得很深，都有些旧了，想来是已经写好很久了。绍敏同学慢慢地、轻轻地捏开折叠处，待到全部拆开后，又反复抚平纸张，然后仔细地一字字默看。只是开头的三个字是第一次看到，让她心漏跳了几拍。“亲爱的绍敏：从四年级的时候，我就喜欢你了，但是我一直不敢说，怕影响你学习。六年级的时候听说有人跟你表白，你接受了，我很难过，但
底层逆袭到底有多难，不甘平凡的你准备好了吗？让吴起给你说说造命者说
底层逆袭到底有多难，不甘平凡的你准备好了吗？让吴起给你说说我叫吴起，生于公元前440年的战国初期，正是群雄并起、天下纷争不断的时候。后人说我是军事家、政治家、改革家，是兵家代表人物。评价我一生历仕鲁、魏、楚三国，通晓兵家、法家、儒家三家思想，在内政军事上都有极高的成就。周安王二十一年（公元前381年），因变法得罪守旧贵族，被人乱箭射死。我出生在卫国一个“家累万金”的富有家庭，从年轻时候起就不甘平凡
2020-01-25 晴岚85
郑海燕坚持分享590天2020.1.24在生活中只存在两个问题。一个问题是：你知道想要达成的目标是什么，但却不知道如何才能达成；另一个问题是：你不知道你的目标是什么。前一个是行动的问题，后一个是结果的问题。通过制定具体的下一步行动，可以解决不知道如何开始行动的问题。而通过去想象结果，对结果做预估，可以解决找不着目标的问题。对于所有吸引我们注意力，想要完成的任务，你可以先想象一下，预期的结果究竟是什
随笔 | 仙一般的灵气海思沧海
仙岛今天，我看了你全部，似乎已经进入你的世界我不知道，这是否是梦幻，还是你仙一般的灵气吸引了我也许每一个人都要有一份属于自己的追求，这样才能够符合人生的梦想，生活才能够充满着阳光与快乐我不知道，我为什么会这样的感叹，是在感叹自己的人生，还是感叹自己一直没有孜孜不倦的追求只感觉虚度了光阴，每天活在自己的梦中，活在一个不真实的世界是在逃避自己，还是在逃避周围的一切有时候我嘲笑自己，嘲笑自己如此的虚无，
想家爆米花机
也许不同于大家对家乡的思念，我对家乡甚至是疯狂的不舍。还未踏出车站就感觉到幸福，我享受这里的夕阳、这里的浓烈柴火味、这里每一口家常菜。我是宅女，我贪恋家的安逸。刚刚踏出大学校门，初出茅庐，无法适应每年只能国庆和春节回家。我焦虑、失眠、无端发脾气，是无法适应工作的节奏，是无法接受我将一步步离开家乡的事实。我不想承认自己胸无大志，选择再次踏上征程。图片发自App
【iOS】MVC设计模式 Magnetic_h ios mvc 设计模式 objective-c 学习 ui
MVC前言如何设计一个程序的结构，这是一门专门的学问，叫做"架构模式"（architecturalpattern），属于编程的方法论。MVC模式就是架构模式的一种。它是Apple官方推荐的App开发架构，也是一般开发者最先遇到、最经典的架构。MVC各层controller层Controller/ViewController/VC（控制器）负责协调Model和View，处理大部分逻辑它将数据从Mod
OC语言多界面传值五大方式 Magnetic_h ios ui 学习 objective-c 开发语言
前言在完成暑假仿写项目时，遇到了许多需要用到多界面传值的地方，这篇博客来总结一下比较常用的五种多界面传值的方式。属性传值属性传值一般用前一个界面向后一个界面传值，简单地说就是通过访问后一个视图控制器的属性来为它赋值，通过这个属性来做到从前一个界面向后一个界面传值。首先在后一个界面中定义属性@interfaceBViewController:UIViewController@propertyNSSt
一百九十四章. 自相矛盾巨木擎天
唉！就这么一夜，林子感觉就像过了很多天似的，先是回了阳间家里，遇到了那么多不可思议的事情儿。特别是小伙伴们，第二次与自己见面时，僵硬的表情和恐怖的气氛，让自己如坐针毡，打从心眼里难受！还有东子，他现在还好吗？有没有被人欺负？护城河里的小鱼小虾们，还都在吗？水不会真的干枯了吧？那对相亲相爱漂亮的太平鸟儿，还好吧！春天了，到了做窝、下蛋、喂养小鸟宝宝的时候了，希望它们都能够平安啊！虽然没有看见家人，也
UI学习——cell的复用和自定义cell Magnetic_h ui 学习
目录cell的复用手动（非注册）自动（注册）自定义cellcell的复用在iOS开发中，单元格复用是一种提高表格（UITableView）和集合视图（UICollectionView）滚动性能的技术。当一个UITableViewCell或UICollectionViewCell首次需要显示时，如果没有可复用的单元格，则视图会创建一个新的单元格。一旦这个单元格滚动出屏幕，它就不会被销毁。相反，它被添
element实现动态路由+面包屑软件技术NINI vue案例 vue.js 前端
el-breadcrumb是ElementUI组件库中的一个面包屑导航组件，它用于显示当前页面的路径，帮助用户快速理解和导航到应用的各个部分。在Vue.js项目中，如果你已经安装了ElementUI，就可以很方便地使用el-breadcrumb组件。以下是一个基本的使用示例：安装ElementUI（如果你还没有安装的话）:你可以通过npm或yarn来安装ElementUI。bash复制代码npmi
10月|愿你的青春不负梦想-读书笔记-01 Tracy的小书斋
本书的作者是俞敏洪，大家都很熟悉他了吧。俞敏洪老师是我行业的领头羊吧，也是我事业上的偶像。本日摘录他书中第一章中的金句：『一个人如果什么目标都没有，就会浑浑噩噩，感觉生命中缺少能量。能给我们能量的，是对未来的期待。第一件事，我始终为了进步而努力。与其追寻全世界的骏马，不如种植丰美的草原，到时骏马自然会来。第二件事，我始终有阶段性的目标。什么东西能给我能量？答案是对未来的期待。』读到这里的时候，我便
C语言宏函数南林yan C语言 c语言
一、什么是宏函数？通过宏定义的函数是宏函数。如下，编译器在预处理阶段会将Add(x,y)替换为((x)*(y))#defineAdd(x,y)((x)*(y))#defineAdd(x,y)((x)*(y))intmain(){inta=10;intb=20;intd=10;intc=Add(a+d,b)*2;cout<
地推话术，如何应对地推过程中家长的拒绝校师学
相信校长们在做地推的时候经常遇到这种情况：市场专员反馈家长不接单，咨询师反馈难以邀约这些家长上门，校区地推疲软，招生难。为什么？仅从地推层面分析，一方面因为家长受到的信息轰炸越来越多，对信息越来越“免疫”；而另一方面地推人员的专业能力和营销话术没有提高，无法应对家长的拒绝，对有意向的家长也不知如何跟进，眼睁睁看着家长走远；对于家长的疑问，更不知道如何有技巧地回答，机会白白流失。由于回答没技巧和专业
谢谢你们，爱你们！鹿游儿
昨天家人去泡温泉，二个孩子也带着去，出发前一晚，匆匆下班，赶回家和孩子一起收拾。饭后，我拿出笔和本子（上次去澳门时做手帐的本子）写下了1\2\3\4\5\6\7\8\9,让后让小壹去思考，带什么出发去旅游呢？她在对应的数字旁边画上了，泳衣、泳圈、肖恩、内衣内裤、tapuy、拖鞋……画完后，就让她自己对着这个本子，将要带的，一一带上，没想到这次带的书还是这本《便便工厂》(晚上姑婆发照片过来，妹妹累得
C语言如何定义宏函数？小九格物 c语言
在C语言中，宏函数是通过预处理器定义的，它在编译之前替换代码中的宏调用。宏函数可以模拟函数的行为，但它们不是真正的函数，因为它们在编译时不会进行类型检查，也不会分配存储空间。宏函数的定义通常使用#define指令，后面跟着宏的名称和参数列表，以及宏展开后的代码。宏函数的定义方式：1.基本宏函数：这是最简单的宏函数形式，它直接定义一个表达式。#defineSQUARE(x)((x)*(x))2.带参
微服务下功能权限与数据权限的设计与实现 nbsaas-boot 微服务 java 架构
在微服务架构下，系统的功能权限和数据权限控制显得尤为重要。随着系统规模的扩大和微服务数量的增加，如何保证不同用户和服务之间的访问权限准确、细粒度地控制，成为设计安全策略的关键。本文将讨论如何在微服务体系中设计和实现功能权限与数据权限控制。1.功能权限与数据权限的定义功能权限：指用户或系统角色对特定功能的访问权限。通常是某个用户角色能否执行某个操作，比如查看订单、创建订单、修改用户资料等。数据权限：
理解Gunicorn：Python WSGI服务器的基石范范0825 ipython linux 运维
理解Gunicorn：PythonWSGI服务器的基石介绍Gunicorn，全称GreenUnicorn，是一个为PythonWSGI（WebServerGatewayInterface）应用设计的高效、轻量级HTTP服务器。作为PythonWeb应用部署的常用工具，Gunicorn以其高性能和易用性著称。本文将介绍Gunicorn的基本概念、安装和配置，帮助初学者快速上手。1.什么是Gunico
小丽成长记（四十三）玲玲54321
小丽发现，即使她好不容易调整好自己的心态下一秒总会有不确定的伤脑筋的事出现，一个接一个的问题，人生就没有停下的时候，小问题不断出现。不过她今天看的书，她接受了人生就是不确定的，厉害的人就是不断创造确定性，在Ta的领域比别人多的确定性就能让自己脱颖而出，显示价值从而获得的比别人多的利益。正是这样的原因，因为从前修炼自己太少，使得她现在在人生道路上打怪起来困难重重，她似乎永远摆脱不了那种无力感，有种习
学点心理知识，呵护孩子健康静候花开_7090
昨天听了华中师范大学教育管理学系副教授张玲老师的《哪里才是学生心理健康的最后庇护所，超越教育与技术的思考》的讲座。今天又重新学习了一遍，收获匪浅。张玲博士也注意到了当今社会上的孩子由于心理问题导致的自残、自杀及伤害他人等恶性事件。她向我们普及了一个重要的命题，她说心理健康的一些基本命题，我们与我们通常的一些教育命题是不同的，她还举了几个例子，让我们明白我们原来以为的健康并非心理学上的健康。比如如果
2021年12月19日，春蕾教育集团团建活动感受——黄晓丹黄错错加油
感受:1.从陌生到熟悉的过程。游戏环节让我们在轻松的氛围中得到了锻炼，也增长了不少知识。2.游戏过程中，我们贡献的是个人力量，展现的是团队的力量。它磨合的往往不止是工作的熟悉，更是观念上契合度的贴近。3.这和工作是一样的道理。在各自的岗位上，每个人摆正自己的位置、各司其职充分发挥才能，并团结一致劲往一处使，才能实现最大的成功。新知:1.团队精神需要不断地创新。过去，人们把创新看作是冒风险，现在人们
Cell Insight | 单细胞测序技术又一新发现，可用于HIV-1和Mtb共感染个体诊断尐尐呅
结核病是艾滋病合并其他疾病中导致患者死亡的主要原因。其中结核病由结核分枝杆菌（Mycobacteriumtuberculosis,Mtb）感染引起，获得性免疫缺陷综合症（艾滋病）由人免疫缺陷病毒（Humanimmunodeficiencyvirustype1,HIV-1）感染引起。国家感染性疾病临床医学研究中心/深圳市第三人民医院张国良团队携手深圳华大生命科学研究院吴靓团队，共同研究得出单细胞测序
c++ 的iostream 和 c++的stdio的区别和联系黄卷青灯77 c++算法开发语言 iostream stdio
在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
瑶池防线谜影梦蝶
冥华虽然逃过了影梦的军队，但他是一个忠臣，他选择上报战况。败给影梦后成逃兵，高层亡尔还活着，七重天失守......随便一条，即可处死冥华。冥华自然是知道以仙界高层的习性此信一发自己必死无疑，但他还选择上报实情，因为责任。同样此信送到仙宫后，知道此事的人，大多数人都认定冥华要完了，所以上到仙界高层，下到扫大街的，包括冥华自己，全都准备好迎接冥华之死。如果仙界现在还属于两方之争的话，冥华必死无疑。然而
java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code java jvm thread 多线程 Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
【转】JSON与XML的区别比较丁_新 json xml
1.定义介绍 (1).XML定义扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c 算法
#include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
我的软件麦田的设计者我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
linux awk命令详解被触发 linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
各种语言比较 _wy_ 编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
oracle 中数据类型为clob的编辑知了ing oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据矮蛋蛋 zookeeper
原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
tomcat数据源 alafqq tomcat
数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); 04. conn
遍历的方法百合不是茶遍历
遍历在java的泛
linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
linux查看硬件信息的命令一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo 二.查看内存： free 三.查看硬盘： df linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题： 1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals 默认序列化和反序列化 import com
【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
1. DStream的类说明文档： /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") { set $all_cookie $1; } 变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan java netty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符 js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？]"
hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linux shell 命令切换用户
经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下： 1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
别再这样写了：public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
1、透明动画效果方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总 linux管道命令 linux常用管道命令
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461 bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
在项目中碰到这样的问题：由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .net C#asp.net hovertree Web Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" /> 那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac java eclipse 快捷键 ide
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。曾有人在豆瓣评《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。写道程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
为了字体更好看，改变了格式…… &&运算符： #include<iostream> using namespace std; int main(){ int a=-1,b=4,k; k=(++a<0)&&!(b--
linux标准IO缓冲机制研究音频数据 linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
随想生活暗黑小菠萝生活
其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
我认为POJO是一个错误的概念 windshome java POJO 编程 J2EE 设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。 &

数字图像处理中结构元素、腐蚀、膨胀的基本概念。（转+源）

顶帽和底帽

测地腐蚀与测地膨胀

重建操作

代码

结果图片：

结果图片：

你可能感兴趣的:(数字图像处理中结构元素、腐蚀、膨胀的基本概念。（转+源）)