计算机视觉开源库OpenCV之cv2.erode()和cv2.dilate()函数

最新推荐文章于 2025-02-08 16:37:25 发布

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本文详细介绍了使用OpenCV进行图像处理中的两种基本操作：腐蚀和膨胀。通过具体代码示例，展示了如何利用cv2.erode()和cv2.dilate()函数改变图像中的前景物体大小，以及如何创建不同形状的内核进行形态学运算。

cv2.erode()腐蚀：将前景物体变小，理解成将图像断开裂缝变大（在图片上画上黑色印记，印记越来越大）

dst = cv.erode(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])

cv2.dilate()膨胀：将前景物体变大，理解成将图像断开裂缝变小（在图片上画上黑色印记，印记越来越小）

dst = cv2.dilate(src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]])

kernel：structuring element used for dilation; if elemenat=Mat(), a 3 x 3 rectangular structuring element is used. Kernel can be created using getStructuringElement

cv2.getStructuringElement()

这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。

矩形：MORPH_RECT;

交叉形：MORPH_CROSS;

椭圆形：MORPH_ELLIPSE;

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))  # 椭圆结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))  # 十字结构
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))  # 矩形结构

第二和第三个参数分别是内核的尺寸以及锚点的位置。一般在调用erode以及dilate函数之前，先定义一个Mat类型的变量来获得

getStructuringElement函数的返回值: 对于锚点的位置，有默认值Point（-1,-1），表示锚点位于中心点。element形状唯一依赖锚点位置，其他情况下，锚点只是影响了形态学运算结果的偏移。

代码：

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(11,11))

#!/usr/bin/env python3

import cv2

image = cv2.imread(r"meishaonv.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Gray Image", gray)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7,7))
eroded = cv2.erode(gray.copy(), kernel, 10)
# eroded = cv2.erode(gray.copy(), None, 10)

cv2.imshow("Eroded Image", eroded)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#!/usr/bin/env python3

import cv2

image = cv2.imread(r"meishaonv.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Gray Image", gray)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7,7))
dilated = cv2.dilate(gray.copy(), kernel, 10)
# dilated = cv2.dilate(gray.copy(), None, 10)

cv2.imshow("Dilated Image", dilated)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()