opencv 圖像腐蝕和圖像膨脹的實現(xiàn)
更新時間：2020年07月07日 14:43:26 作者：總裁余
這篇文章主要介紹了opencv 圖像腐蝕和圖像膨脹的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
語言：python+opencv
為什么使用圖像腐蝕和圖像膨脹
如圖，使用圖像腐蝕進行去噪，但是為壓縮噪聲。
對腐蝕過的圖像，進行膨脹處理，可以去除噪聲，并保持原樣形狀。
圖像腐蝕
腐蝕主要針對的是二值圖像，如只有0和1兩個值，
兩個輸入對象：1原始二值圖像，2卷積核
使用卷積核遍歷原始二值圖像，如果卷積核對應的元素值均為1，其值才為1，否則為0。如圖，紅色為卷積核。
腐蝕后的結果示意圖見下面，效果是將邊緣抹掉一部分。
使用方法：erode 中文翻譯：侵蝕
處理結果=cv2.erode(原始圖像src,卷積核kernel,迭代次數(shù)iterations)
卷積核kernel：一般為正方形數(shù)組
如：k=np.ones((5,5),np.uint8)
迭代次數(shù)iterations：腐蝕次數(shù)，默認1
import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("erode.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
k=np.ones((5,5),np.uint8)
r=cv2.erode(o,k,iterations=10)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
圖像膨脹
圖像腐蝕的逆操作。
針對的是二值圖像
輸入兩個參數(shù)：二值圖像，卷積核。
使用卷積核對二值圖像進行遍歷，卷積核對應的圖像像素點只要有一個為1，則值為1，否則為0.
使用方法：dilate
結果=cv2.dilate(二值圖像src,卷積核k,迭代次數(shù)itreations)
卷積核 正方形數(shù)組：如np.ones((5,5),np.uint8)
import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread("dilation.bmp",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
k=np.ones((5,5),np.uint8)
r=cv2.dilate(o,k,iterations=1)
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("result",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
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