OpenCV半小時掌握基本操作之腐蝕膨脹
【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小時學會基本操作⚠️ 腐蝕膨脹
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)
腐蝕
腐蝕 (Eroding) 會沿著圖像邊界向內收縮, 從而消除邊界點.
原圖:
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:
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:
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:
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:
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