图像的腐蚀与膨胀

基于OpenMV平台进行开发

运算流程：

1.图像分割

2.图像腐蚀

3.图像膨胀

实验结果：

图像腐蚀结果：

图像膨胀结果：

实验代码：

import pyb, sensor, image

sensor.reset()

sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

#设置阈值

grayscale_thres = (170, 255)

while(True):

    sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)

    img = sensor.snapshot()

    #先对图像进行分割，二值化，将在阈值内的区域变为白色，阈值外区域变为黑色

    img.binary([grayscale_thres])

    #对图像边缘进行侵蚀，侵蚀函数erode(size, threshold=Auto)，size为

    #kernal的大小，去除边缘相邻处多余的点。threshold用来设置去除相邻点的个数，

    #threshold数值越大，被侵蚀掉的边缘点越多，边缘旁边白色杂点少；数值越小，

    #被侵蚀掉的边缘点越少，边缘旁边的白色杂点越多。

    img.erode(2)

    #对图像边缘进行膨胀，膨胀函数image.dilate(size, threshold=Auto)，size为

    #kernal的大小，使边缘膨胀。threshold用来设置去除相邻点的个数，threshold数值

    #越大，边缘越膨胀；

    #数值越小，边缘膨胀的小。

    img.dilate(2)