Python实现图像腐蚀膨胀算法

最新推荐文章于 2025-03-02 09:00:00 发布

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文章标签： python 算法开发语言

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本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像处理中的腐蚀和膨胀算法。首先讲解了腐蚀算法，它能使图像特征变细或消失；然后是膨胀算法，用于使图像特征变粗或加深。文章提供了详细的代码示例，包括腐蚀和膨胀函数的实现，以及如何测试这两种操作。

Python实现图像腐蚀膨胀算法

图像处理是计算机视觉领域的一个重要组成部分，而腐蚀和膨胀是图像处理中一些基本且常用的操作。在本文中，我们将通过Python实现OpenCV中的图像腐蚀和膨胀算法。

在开始之前，需要先安装OpenCV库。在命令行中运行以下命令进行安装：

pip install opencv-python

安装完成后，就可以开始编写代码了。

首先，我们来看一下腐蚀算法的实现。腐蚀操作是一种使二值化图像中的明显特征（例如边界）变细或消失的操作。在OpenCV中，可以使用cv2.erode()函数来实现腐蚀操作。下面是一个简单的腐蚀函数的实现：

import cv2
import numpy as np

def erosion(image, kernel):
    height, width = image.shape[:2]
    kh, kw = kernel.shape[:2]

    # 计算卷积核中心点坐标
    center_x = kh // 2
    center_y = kw // 2

    # 创建输出图像
    output = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)

    # 对每个像素进行操作
    for i in range(center_x, height - center_x):
        for j in range(center_y, width - center_y):
            # 进行腐蚀操作
            roi = image[i - cent

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