图像腐蚀与图像膨胀:图像处理技术详解

本文深入探讨图像处理中的图像腐蚀和膨胀技术,解释它们的原理,并提供使用Python和OpenCV实现的示例代码。这两种操作常用于去除噪声、填充空洞和分割目标,是计算机视觉中的基本图像变换。

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图像处理是计算机视觉和图形学领域中的重要研究方向。其中,图像腐蚀与图像膨胀是图像处理中常用的基本操作,用于去除图像中的噪声、填充图像中的空洞、分割图像中的目标等应用。本文将详细介绍图像腐蚀与图像膨胀的原理和实现方法,并提供相应的源代码演示。

一、图像腐蚀

图像腐蚀是一种基于结构元素的图像形态学操作。它的主要作用是将图像中的边界或细节部分进行腐蚀或缩小。腐蚀操作基于结构元素的形状和大小,通过在图像上滑动结构元素,并将结构元素与图像上的像素进行比较,以确定输出图像中的像素值。

以下是使用Python和OpenCV库进行图像腐蚀的示例代码:

import cv2
import numpy as np

# 读取输入图像
image = cv2.imread('input_image.png'
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