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OpenCV+python實現(xiàn)膨脹和腐蝕的示例

 更新時間:2020年12月21日 14:34:08   作者:@迷途小書童  
這篇文章主要介紹了OpenCV+python實現(xiàn)膨脹和腐蝕的示例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1,概念及原理:

膨脹(Dilating) (或)
(1)將圖像 A 與任意形狀的內(nèi)核 (B),通常為正方形或圓形,進行卷積。
(2)內(nèi)核 B 有一個可定義的 錨點, 通常定義為內(nèi)核中心點。
(3)進行膨脹操作時,將內(nèi)核 B 劃過圖像A,將內(nèi)核 B 覆蓋區(qū)域的最大相素值提取,并代替錨點位置的相素。顯然,這一最大化操作將會導(dǎo)致圖像中的亮區(qū)開始”擴展” (因此有了術(shù)語膨脹 dilation )。

以3*3的內(nèi)核為例:

在這里插入圖片描述

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腐蝕(Eroding) (與)
(1)腐蝕在形態(tài)學(xué)操作家族里是膨脹操作的孿生姐妹。它提取的是內(nèi)核覆蓋下的相素最小值。
(2)進行腐蝕操作時,將內(nèi)核 B 劃過圖像,將內(nèi)核 B 覆蓋區(qū)域的最小相素值提取,并代替錨點位置的相素。

在這里插入圖片描述

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值得注意的是:腐蝕和膨脹是對白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分。 膨脹就是圖像中的高亮部分進行膨脹,“鄰域擴張”,效果圖擁有比原圖更大的高亮區(qū)域。腐蝕就是原圖中高亮部分被腐蝕,“鄰域被蠶食”,效果圖擁有比原圖更小的高亮區(qū)域。

源代碼:

import cv2 as cv
import numpy as np


def erode_demo(image):
  # print(image.shape)
  gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
  ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
  #cv.imshow("binary", binary)
  kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15))#定義結(jié)構(gòu)元素的形狀和大小
  dst = cv.erode(binary, kernel)#腐蝕操作
  cv.imshow("erode_demo", dst)


def dilate_demo(image):
  #print(image.shape)
  gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
  ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
  #cv.imshow("binary", binary)
  kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5))#定義結(jié)構(gòu)元素的形狀和大小
  dst = cv.dilate(binary, kernel)#膨脹操作
  cv.imshow("dilate_demo", dst)



src = cv.imread("F:/images/test01.png")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
erode_demo(src)
dilate_demo(src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

運行結(jié)果:

在這里插入圖片描述

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到此這篇關(guān)于OpenCV+python實現(xiàn)膨脹和腐蝕的示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV 膨脹和腐蝕內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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