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【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】114. 形態學操作之膨脹

形態學的基本思想是利用結構元素測量或提取輸入圖像中的形狀或特征，以便進行圖像分析和目標識別。形態學操作都是基于各種形狀的結構元，結構元對輸入圖像進行操作得到輸出圖像。

腐蝕和膨脹是圖像處理中最基本的形態學操作，是很多高級處理方法的基礎。腐蝕和膨脹是對白色部分（高亮部分）而言的，膨脹就是圖像中的高亮部分進行膨脹，腐蝕就是原圖中的高亮部分被腐蝕。

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2. 形態學基本操作

2.2 膨脹

膨脹使圖像中的白色高亮部分進行膨脹，“鄰域擴張”，膨脹效果擁有比原圖更大的高亮區域，可以填補圖像缺陷，用來擴充邊緣或填充小的孔洞，也可以用來連接兩個分開的物體。

膨脹的原理是求局部最大值的操作，將 1 值擴充到鄰近像素，從而擴大白色值范圍、壓縮黑色值范圍。

結構元 B 對集合 A 的膨脹定義為：
$$A\oplus B=\{z|(\hat{B}{)}_z\cap A=?\}$$

用卷積來描述膨脹操作，中心為 1、其它為 0 的卷積核沿著圖像滑動卷積，與卷積核對應的原圖像的像素值中只要有一個為 1， 則圖像的中心元素的像素值為 1，否則（全 0）為 0。

用卷積來描述膨脹操作，結構元素 B 是中心為 1、其它為 0 的卷積模板（核）：
（1）卷積核 B 沿著圖像滑動，掃描圖像 A 的每一個像素；
（2）用結構元素與其覆蓋的二值圖像進行 “與操作”；
（3）如果圖像與卷積核對應區域的所有像素值都是 0，則圖像的該像素值仍為 0；否則為 1。

在去噪聲時通常先進行腐蝕，在去掉白噪聲的同時，使前景對象變小；然后再對進行膨脹，此時噪聲已經被去除，可以增加前景。

OpenCV 提供了函數 cv.dilate 可以實現圖像的膨脹。

函數說明：

cv.dilate(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) → dst

函數 cv.dilate 使用指定的結構元（卷積核）膨脹源圖像，結構元確定像素鄰域的形狀，在該鄰域上取最大值：

$$dst(x,y)=\underset{(x^{\prime },y^{\prime }):element(x^{\prime },y^{\prime }=0)}{\max }src(x+x^{\prime },y+y^{\prime })$$

參數說明：

• src：輸入圖像，可以為單通道或多通道，圖像深度必須為 CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 或 CV_64F
• dst：輸出圖像，大小和類型與 src 相同
• kernel：結構元（卷積核），null 時使用 3*3 矩形卷積核
• anchor：卷積核的錨點位置，默認值 (-1, -1) 表示以卷積核的中心為錨點
• iterations：應用膨脹的次數，可選項，默認值為 1
• borderType：邊界擴充的類型
• borderValue：當 borderType=BORDER_CONSTANT 時以常量 value 填充擴充邊界，默認值為 (0,0,0)

注意事項：

函數支持就地模式，腐蝕操作可以迭加使用多次。

在多通道圖像的情況下，每個通道獨立處理 。

例程 10.2：圖像的膨脹 (cv.dilate)

# 10.2 圖像的膨脹 (cv.dilate)# cv.dilate(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]) → dst# 讀取原始圖像imgGray = cv2.imread("../images/handwriting01.png", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 二值化處理# 圖像膨脹kSize = (3, 3) # 卷積核的尺寸kernel = np.ones(kSize, dtype=np.uint8) # 生成盒式卷積核imgDilate1 = cv2.dilate(imgBin, kernel=kernel) # 圖像膨脹kSize = (5, 5)kernel = np.ones(kSize, dtype=np.uint8)imgDilate2 = cv2.dilate(imgBin, kernel=kernel) # 圖像膨脹kSize = (7, 7)kernel = np.ones(kSize, dtype=np.uint8)imgDilate3 = cv2.dilate(imgBin, kernel=kernel) # 圖像膨脹plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(141), plt.axis('off'), plt.title("Origin")plt.imshow(imgBin, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(142), plt.title("dilate kSize=(3,3)"), plt.axis('off')plt.imshow(imgDilate1, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(143), plt.title("dilate kSize=(5,5)"), plt.axis('off')plt.imshow(imgDilate2, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(144), plt.title("dilate kSize=(7,7)"), plt.axis('off')plt.imshow(imgDilate3, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

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（本節完）

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版權聲明：

youcans@xupt 原創作品，轉載必須標注原文鏈接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/123251108)

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】114. 形態學操作之膨脹

總結

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