OpenCV半小時掌握基本操作之腐蝕膨脹

更新時間：2021年09月01日 15:56:25 作者：我是小白呀

這篇文章主要介紹了OpenCV基本操作之腐蝕膨脹，本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下

概述

OpenCV 是一個跨平臺的計算機視覺庫, 支持多語言, 功能強大. 今天小白就帶大家一起攜手走進 OpenCV 的世界. (第 10 課)

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腐蝕

腐蝕 (Eroding) 會沿著圖像邊界向內(nèi)收縮, 從而消除邊界點.

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原圖:

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例子:

# 讀取圖片
img = cv2.imread("white.jpg")

# 腐蝕
erode = cv2.erode(img, kernel=(3, 3), iterations=5)

# 圖片展示
cv2.imshow("erode", erode)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

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我們可以看到旁邊的一圈線基本不見了.

膨脹

膨脹 (Dilating) 會沿著圖像邊界向外膨脹.

例子:

# 讀取圖片
img = cv2.imread("white.jpg")

# 膨脹
dilate = cv2.dilate(img, kernel=(3, 3), iterations=5)

# 圖片展示
cv2.imshow("dilate", dilate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

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開運算

開運算: 先腐蝕 (Eroding) 在膨脹 (Dilating).

例子:

# 開運算
open = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, (3, 3), iterations=5)

# 圖像展示
cv2.imshow('open', open)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

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閉運算

開運算: 先膨脹 (Dilating), 再腐蝕 (Eroding).

例子:

# 讀取圖片
img = cv2.imread("white.jpg")

# 閉運算
close = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, (3, 3), iterations=5)

# 圖像展示
cv2.imshow('close', close)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

在這里插入圖片描述

到此這篇關于OpenCV半小時掌握基本操作之腐蝕膨脹的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV腐蝕膨脹內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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