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(jìn)行去噪，但是為壓縮噪聲。
對(duì)腐蝕過的圖像，進(jìn)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(duì)的是二值圖像，如只有0和1兩個(gè)值，
兩個(gè)輸入對(duì)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(duì)應(yīng)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(jié)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(jié)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(rèn)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(duì)的是二值圖像
輸入兩個(gè)參數(shù)：二值圖像，卷積核。

使用卷積核對(duì)二值圖像進(jìn)行遍歷，卷積核對(duì)應(yīng)的圖像像素點(diǎn)只要有一個(gè)為1，則值為1，否則為0.

使用方法：dilate
結(jié)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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python3+opencv學(xué)習(xí)筆記匯總目錄（適合基礎(chǔ)入門學(xué)習(xí)）

進(jìn)階版講解：
opencv進(jìn)階學(xué)習(xí)筆記13：圖像形態(tài)學(xué)操作大全（膨脹，腐蝕，開閉，黑帽，頂帽，梯度）python版
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv学习笔记12：图像腐蚀和图像膨胀的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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