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(jìn)行卷積。

(2)內(nèi)核 B 有一個可定義的 錨點(diǎn), 通常定義為內(nèi)核中心點(diǎn)。

(3)進(jìn)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(diǎn)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(kuò)展” (因此有了術(shù)語膨脹 dilation )。

以3*3的內(nèi)核為例：

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(jìn)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(diǎn)位置的相素。

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(jìn)行膨脹，“鄰域擴(kuò)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(yùn)行結(jié)果：

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！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python腐蚀膨胀代码_OpenCV+python实现膨胀和腐蚀的示例的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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