【python实现】形态学的腐蚀、膨胀去噪

Master_miao

于 2021-08-17 10:56:41 发布

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分类专栏：图像处理文章标签：图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38828370/article/details/119750730

本文介绍了使用OpenCV进行图像腐蚀和膨胀的操作，通过`cv2.erode()`和`cv2.dilate()`函数实现。首先，利用`cv2.getStructuringElement()`创建结构元素，然后应用到灰度图像上。结构元素用于度量和提取图像形状，腐蚀操作减小物体面积，膨胀则扩大物体边界。示例代码展示了如何对图像进行腐蚀和膨胀，并展示处理结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import cv2
import numpy as np

'''
getStructuringElement(): 返回指定形状和尺寸的结构元素
getStructuringElement(int shape, //核的形状  0：矩形 MORPH_RECT  1：十字交叉形 MORPH_CROSS  2： 椭圆 MORPH_ELLIPSE;
						  Size ksize,//核大小
						  Point anchor=Point(-1,-1) //核中心位置，默认位于形状中心处
						  );

'''

'''
腐蚀
cv2.erode(src,                     	# 输入图像
      kernel,                  		# 卷积核
      dst=None,
      anchor=None,
      iterations=None,         		# 迭代次数，默认1
      borderType=None,
      borderValue=None)
'''
def erode_image(img_path):
    origin_img = cv2.imread(img_path)   # 读取图片
    gray_img = cv2.cvtColor