形态学处理膨胀

博客围绕OpenCV中的形态学处理膨胀展开,虽未给出具体内容,但可知聚焦于利用OpenCV进行形态学膨胀操作,这在图像处理领域有重要应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#形态学处理膨胀
import sys,cv2,math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
    I = cv2.imread('E:/sy2/6/img7.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    cv2.imshow('I',I)
    #结构元半径
    r = 1
    MAX_R = 20
    #显示膨胀效果的窗口
    cv2.namedWindow('dilate',1)
    def nothing(*arg):
        pass
    #调节结构元半径
    cv2.createTrackbar('r','dilate',r,MAX_R,nothing)
    #第一个参数时滑动条的名字,第二个参数时滑动条被放置的窗口的名字,
    #第三个参数是滑动条默认值,第四个参数时滑动条的最大值,
    #第五个参数时回调函数,每次滑动都会调用回调函数。
    while True:
        #得到当前的r值
        r = cv2.getTrackbarPos('r','dilate')
        #第一个参数是滑动条名字,第二个时所在窗口偶,返回值是滑动条位置
        #创建结构元
        s=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(2*r+1,2*r+1))
        d = cv2.dilate(I,s)
        cv2.imshow('dilate',d)
        ch = cv2.waitKey(5)
        #按Ese退出循环
        if ch == 27:
            break
    cv2.destroyAllWindows()

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