OpenCV-Python系列·第十三集:图像膨胀与腐蚀

Python-Opencv中的膨胀和腐蚀 Python-Opencv中的膨胀和腐蚀 腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分。 膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀,“邻域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中高亮部分被腐蚀,“邻域被蚕食”,效果图拥有比原图更小的高亮区域。 1.膨胀 膨胀过程是有一个结构元素或者模板去在原图像素比对,当比对过程中,中心像素位置的值根据其八邻域取或运算,或运算为1就取自己的中心值,... 阅读详情

Tip:第三次参数iterations表示膨胀或腐蚀几次。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Aug 25 15:42:12 2018

@author: Miracle
"""

import cv2
import numpy as np
#加载图像
image = cv2.imread('../data/aaa.jpg')
#定义卷积核
kernel = np.ones((5,5),dtype = np.uint8)
#图形腐蚀
image_erosion = cv2.erode(image,kernel,iterations = 2)
#图像膨胀
image_dilation = cv2.dilate(image,kernel,iterations = 4)
#显示效果
cv2.imshow('Origianl Image',image)
cv2.imshow('erosion image',image_erosion)
cv2.imshow('dilation image',image_dilation)
#停顿
if cv2.waitKey() & 0xFF == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

OpenCV+python:膨胀和腐蚀 1,概念及原理: 膨胀(Dilating) (或) (1)将图像 A 与任意形状的内核 (B),通常为正方形或圆形,进行卷积。 (2)内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。 (3)进行膨胀操作时,将内核 B 划过图像A,将内核 B 覆盖区域的最大相素值提取,并代替锚点位置的相素。显然,这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展” (因此有了术语膨胀 dilation )。 以3... 阅读详情

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Seung-Yim Yau
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